如何求最近点对?

Generics 2007-05-03 10:22:25

听说论坛里大虾很多, 现在我刚上班就碰到难题, 求大虾们指点. 数据库是GIS的数据, 里面有大量的(超过百万, 甚至千万的)元素, 元素与元素之间可以求距离(元素不代表点, 有可能代表线或其他复杂的形状), 现在要求一个最佳算法, 给出任何一元素, 求它的最临近的元素. 问题还不仅仅如此, 由于是地理信息, 城市里的元素高度密集, 乡下的元素高度稀疏, 表示某些地区的元素很密集, 有些地区的元素很稀疏, 这个算法真把我难住了呀. 如果有大虾能给我一些实质性的帮助, 必定巨分相送.

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Generics 2007-05-04

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谢谢, quadtree没错, 问题是怎样让quadtree balanced? 二叉树可以用红黑树做balancing, 四叉树不知道怎么balance, 如果不balance的话, 效率也不会太高的.

lightnut 2007-05-03

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基本数据结构用QuadTree(四叉树), 问题应该比较好解决吧:)

传统深度学习中的目标检测只要是通过矩形框.来定位我们所要发现的目标，为了更进-步地探究物体的特征并且进行更深层次地进行深入研究目标的属性、趋势等，传统的目标检测方法就显得有点捉襟见肘了。随着计算机视觉的发展，关键点检测取得了突飞猛进的进步。其应用领域之广，可以说人工智能凡是和图像有关的领域，都离不开关键点检测的支持。关键点检测涉及领域及分支广、就业面宽，并且目前市场对关键点检测的需要是供小于求。尽管关键点检测作为深度学习的新宠已经有一段的时间但全网很少有系统性地介绍关键点检测的相关课程。目前全网在这个领域的教学课程成碎片化，且大多容易从传统的图像处理直接进入到深度学习的方法，出现断层，让学生产生迷惑并且难以快速入门。本课程将直接从深度学习入手，从基础的目标识别与检测，过渡到关键点检测之人体骨骼检测，再一步步过渡到人脸特征点检测、手部关键点检测3D物体关键点检测和图卷积网络。沿着深度学习的脚步，-步一步向下过渡，探索其关联，由浅入深地让学员快速掌握。

大家好，我们今天来看一道非常非常经典的算法题——最近点对问题。这个问题经常在各种面试当中出现，难度不低，很少有人能答上来。说实话，我也被问过，因为毫无准备，所以也没有答上来。是的，这道题...

讲解分治法求最近点对问题的思想与算法实现。利用分治法求最近点对与归并排序的结构上的相同，将时间复杂度降到真正意义上的O(nlogn)而不是O（nlognlogn）。 1. 预处理：创建结构体Node附带属性x,y表示在平面坐标系中的位置，由Node构成点集S，任一Node就是点集S中的点，生成点时要保证任意两点不重复。 2.点数较少时的情形(点数为1返回无穷大，点数为2直接计算返回...

算法分析：求最近点对问题（c++）1、准备部分：对于最近点问题，需要将问题代码化，所以要先创建一个点类，来使得计算使用时候更加方面，class Points //点类 { public: float x; float y; };因为会多次计算距离，需要一个计算两点之间距离的函数。float Distance(Points p1,Points p2)//求

一、实验目的：（1）掌握分治法思想。（2）学会最近点对问题求解方法。二、内容：对于平面上给定的N个点，给出所有点对的最短距离，即，输入是平面上的N个点，输出是N点中具有最短距离的两点。要求随机生成N个点的平面坐标，应用蛮力法编程计算出所有点对的最短距离。要求随机生成N个点的平面坐标，应用分治法编程计算出所有点对的最短距离。分别对N=100000—1000000，统计算法运行时间，比较理论效率与实测效率的差异，同时对蛮力法和分治法的算法效率进行分析和比较。如果能将算法执行过程利用图形界面输出

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