Python基于Floyd算法求解最短路径距离难题实例详解,法国巴黎太阳豪庭商务旅舍

太阳豪庭商务旅舍,邻东方之珠西长安街,距离西客站仅10分钟行程,距离石景山游乐园五分钟车程。大成路便利的购物商场,各样美味的食品,干净舒适的条件,热情全面的劳动,让您住的如意,玩的斗嘴。

本文实例讲述了Python基于Floyd算法求解最短路径距离难点。分享给大家供我们参考,具体如下:

在机械学习世界里,最大旨的两种数值总括分别是:

从麻醉师转行,她历时四年拍下了亚马逊河的每二个100英里

Floyd算法和Dijkstra算法,相信我们都不素不相识,在最短路径距离的求解中应当算得上是无比基础和经文的七个算法了,明日就用一点年华来重新实现一下,因为本科的时候学习数据结构才初叶接触的那些算法,当时唯一会用的便是C语言了,未来的话,C语言差不离已经离本身远去了,个人感觉入手提式有线电话机器学习以来python更得笔者心,因为太通俗易懂了,带给你的体验自然也是那么些科学的。

  • 相距总结
  • 可能率总结

2019-01-11 07:30?来源:澎湃音信 湃客 米拍

自然网上
有好多的算法讲解教程,小编不会在此处累赘Floyd是如何规律,因为信任大家都耳熟能详,不难地说正是:三角不等式那几个核心理想,假设自身要求顶点A到顶点B中间的距离的话,小编得以先找贰个顶点C,求解顶点A到顶点C加上顶点C到顶点B的偏离和,怎样那些距离和小于顶点A直接到顶点B的相距的话,那么那些时候就要更新一下距离矩阵中的值,将顶点A到顶点B的离开更新为:顶点A到顶点C加上顶点C到顶点B的离开和。那正是Folyd的宗旨情想了,那么只要要找到全局最优的解就要在增选中间顶点的进程中遍历全部的节点才行,那样正是三层for循环的协会了,获得的年月复杂度正是O(n*n*n),n为顶点的局面,其实在切切实实实在的选用中,那个算法的性质照旧很不利的对于求解小范围的图难题的时候,如若感兴趣的话可以把程序拿去抓实验试试,直接可以运行的,不借助第壹方的别样模块。

今天Reinhard
Hsu就来探视常见都有啥常见的的偏离总计。

有那般一个牛人

上边看现实的落到实处:

欧式距离(Euclidean Metric)

欧几里得距离,用于计算三个点时期的骨子里距离,总计办法是运用毕达哥鲁斯定理,也正是我们中夏族民共和国的勾股定理。

对于二维平面上的两点,它们的欧式距离能够那样算:
$$
d=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}
$$

他弃医从事艺术工作

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
'''''
__Author__:沂水寒城
功能:使用floyd算法求最短路径距离
'''
import random
import time
def random_matrix_genetor(vex_num=10):
 '''''
 随机图顶点矩阵生成器
 输入:顶点个数,即矩阵维数
 '''
 data_matrix=[]
 for i in range(vex_num):
  one_list=[]
  for j in range(vex_num):
   one_list.append(random.randint(1, 100))
  data_matrix.append(one_list)
 return data_matrix
def floyd(data_matrix):
 '''''
 输入:原数据矩阵,即:一个二维数组
 输出:顶点间距离
 '''
 dist_matrix=[]
 path_matrix=[]
 vex_num=len(data_matrix)
 for h in range(vex_num):
  one_list=['N']*vex_num
  path_matrix.append(one_list)
  dist_matrix.append(one_list)
 for i in range(vex_num):
  for j in range(vex_num):
   dist_matrix=data_matrix
   path_matrix[i][j]=j
 for k in range(vex_num):
  for i in range(vex_num):
   for j in range(vex_num):
    if dist_matrix[i][k]=='N' or dist_matrix[k][j]=='N':
     temp='N'
    else:
     temp=dist_matrix[i][k]+dist_matrix[k][j]
    if dist_matrix[i][j]>temp:
     dist_matrix[i][j]=temp
     path_matrix[i][j]=path_matrix[i][k]
 return dist_matrix, path_matrix
def main_test_func(vex_num=10):
 '''''
 主测试函数
 '''
 data_matrix=random_matrix_genetor(vex_num)
 dist_matrix, path_matrix=floyd(data_matrix)
 for i in range(vex_num):
  for j in range(vex_num):
   print '顶点'+str(i)+'----->'+'顶点'+str(j)+'最小距离为:', dist_matrix[i][j]
if __name__ == '__main__':
 data_matrix=[['N',1,'N',4],[1,'N',2,'N'],['N',2,'N',3],[4,'N',3,'N']]
 dist_matrix, path_matrix=floyd(data_matrix)
 print dist_matrix
 print path_matrix
 time_list=[]
 print '------------------------------节点数为10测试情况------------------------------------'
 start_time0=time.time()
 main_test_func(10)
 end_time0=time.time()
 t1=end_time0-start_time0
 time_list.append(t1)
 print '节点数为10时耗时为:', t1
 print '------------------------------节点数为100测试情况------------------------------------'
 start_time1=time.time()
 main_test_func(100)
 end_time1=time.time()
 t2=end_time1-start_time1
 time_list.append(t2)
 print '节点数为100时耗时为:', t2
 print '------------------------------节点数为1000测试情况------------------------------------'
 start_time1=time.time()
 main_test_func(1000)
 end_time1=time.time()
 t3=end_time1-start_time1
 time_list.append(t3)
 print '节点数为100时耗时为:', t3
 print '--------------------------------------时间消耗情况为:--------------------------------'
 for one_time in time_list:
  print one_time

曼哈顿相距(Manhattan distance)

想象下您站在曼哈顿街区,要求从2个十字路口走到另1个十字路口,无法通过建筑,只可以沿着马路走。

对于二维平面上的两点,它们的曼哈顿距离能够那样算:
$$
d=|x_1-x_2|+|y_1-y_2|
$$

从麻醉师转行成为雕塑师

实验结果很巨大,当中1000节点测试时间最久最耗费时间,不难看一下结果:

海明距离(Hamming distance)

单词“advice”和“advise”之间的相距是有点吗?

相差是1,因为只须求替换二个字符,就可以将1个单词变换到另三个单词。

海明距离用于衡量长度相等的字符串之间的偏离。

而且一路获得水墨画大学生学位

[[2, 1, 3, 4], [1, 2, 2, 5], [3, 2, 4, 3], [4, 5, 3, 6]]
[[1, 1, 1, 3], [0, 0, 2, 0], [1, 1, 1, 3], [0, 0, 2, 2]]
——————————节罗列为10测试情形————————————
顶点0—–>顶点0最小距离为: 3
顶点0—–>顶点1纤维距离为: 46
顶点0—–>顶点2小小距离为: 46
顶点0—–>顶点3微小距离为: 12
顶点0—–>顶点4微细距离为: 2
顶点0—–>顶点5十分的小距离为: 17
顶点0—–>顶点6十分的小距离为: 16
顶点0—–>顶点7细小距离为: 12
顶点0—–>顶点8纤维距离为: 21
顶点0—–>顶点9最小距离为: 12
终端1—–>顶点0最小距离为: 21
极端1—–>顶点1微细距离为: 42
终点1—–>顶点2不大距离为: 5
极限1—–>顶点3相当小距离为: 26
终点1—–>顶点4细小距离为: 19
顶点1—–>顶点5纤维距离为: 17
终极1—–>顶点6小小距离为: 16
终端1—–>顶点7微小距离为: 12
极端1—–>顶点8微细距离为: 11
终点1—–>顶点9最小距离为: 33
极限2—–>顶点0最小距离为: 16
终极2—–>顶点1微小距离为: 55
终端2—–>顶点2细微距离为: 41
极端2—–>顶点3相当小距离为: 21
终端2—–>顶点4小小的距离为: 18
极限2—–>顶点5微细距离为: 12
终点2—–>顶点6纤维距离为: 11
顶点2—–>顶点7相当小距离为: 7
终极2—–>顶点8微小距离为: 36
终端2—–>顶点9最小距离为: 28
极端3—–>顶点0最小距离为: 13
终点3—–>顶点1相当小距离为: 34
极限3—–>顶点2细小距离为: 39
终极3—–>顶点3纤维距离为: 25
顶点3—–>顶点4小小距离为: 2
极端3—–>顶点5微小距离为: 9
终点3—–>顶点6微细距离为: 21
极限3—–>顶点7纤维距离为: 21
终极3—–>顶点8极小距离为: 33
顶点3—–>顶点9最小距离为: 25
极端4—–>顶点0最小距离为: 24
终端4—–>顶点1十分小距离为: 67
极限4—–>顶点2小小的距离为: 57
终点4—–>顶点3细小距离为: 36
顶点4—–>顶点4纤维距离为: 26
终极4—–>顶点5小小距离为: 20
终端4—–>顶点6微小距离为: 19
极端4—–>顶点7微细距离为: 36
终点4—–>顶点8一点都不大距离为: 36
极限4—–>顶点9最小距离为: 36
终极5—–>顶点0最小距离为: 4
顶点5—–>顶点1纤维距离为: 50
终极5—–>顶点2小小距离为: 50
终端5—–>顶点3微小距离为: 16
极端5—–>顶点4细微距离为: 6
终端5—–>顶点5小小距离为: 21
极端5—–>顶点6小小的距离为: 20
终点5—–>顶点7微细距离为: 16
极限5—–>顶点8纤维距离为: 24
终极5—–>顶点9最小距离为: 16
顶点6—–>顶点0最小距离为: 5
极端6—–>顶点1微细距离为: 51
终点6—–>顶点2相当的小距离为: 51
极限6—–>顶点3小小的距离为: 17
终点6—–>顶点4细小距离为: 7
顶点6—–>顶点5纤维距离为: 1
终极6—–>顶点6小小距离为: 21
终端6—–>顶点7微小距离为: 17
极端6—–>顶点8微细距离为: 25
终点6—–>顶点9最小距离为: 17
顶点7—–>顶点0最小距离为: 9
终极7—–>顶点1微小距离为: 54
终端7—–>顶点2细微距离为: 34
极端7—–>顶点3相当小距离为: 21
极限7—–>顶点4微细距离为: 11
终点7—–>顶点5纤维距离为: 5
顶点7—–>顶点6十分小距离为: 4
终极7—–>顶点7微小距离为: 21
终端7—–>顶点8细微距离为: 29
极端7—–>顶点9最小距离为: 21
终点8—–>顶点0最小距离为: 52
极限8—–>顶点1细小距离为: 31
终极8—–>顶点2纤维距离为: 36
顶点8—–>顶点3小小距离为: 57
极端8—–>顶点4微小距离为: 50
终端8—–>顶点5微细距离为: 48
极限8—–>顶点6一点都不大距离为: 47
终点8—–>顶点7一点都不大距离为: 43
顶点8—–>顶点8细小距离为: 42
终极8—–>顶点9最小距离为: 58
终端9—–>顶点0最小距离为: 16
极端9—–>顶点1小小的距离为: 40
终点9—–>顶点2微细距离为: 45
极限9—–>顶点3纤维距离为: 28
终极9—–>顶点4非常的小距离为: 18
顶点9—–>顶点5微小距离为: 33
极端9—–>顶点6细微距离为: 32
终端9—–>顶点7小小距离为: 28
极端9—–>顶点8小小的距离为: 9
终点9—–>顶点9最小距离为: 8
节点数为10时耗费时间为: 0.00三千09346008
——————————节列举为50测试情状————————————
顶点0—–>顶点0最小距离为: 12
顶点0—–>顶点1微细距离为: 11
顶点0—–>顶点2纤维距离为: 12
顶点0—–>顶点3小小距离为: 10
顶点0—–>顶点4微小距离为: 4
顶点0—–>顶点5微细距离为: 12
顶点0—–>顶点6极小距离为: 8
顶点0—–>顶点7十分的小距离为: 11
顶点0—–>顶点8细小距离为: 11
顶点0—–>顶点9最小距离为: 13
顶点0—–>顶点10小小距离为: 6
顶点0—–>顶点11微小距离为: 9
顶点0—–>顶点12微细距离为: 10
Python基于Floyd算法求解最短路径距离难题实例详解,法国巴黎太阳豪庭商务旅舍。顶点0—–>顶点13相当的小距离为: 7
顶点0—–>顶点14十分小距离为: 12
顶点0—–>顶点15细小距离为: 10
顶点0—–>顶点16纤维距离为: 12
顶点0—–>顶点17小小距离为: 8
顶点0—–>顶点18微小距离为: 18
顶点0—–>顶点19微细距离为: 11
顶点0—–>顶点20非常小距离为: 11
顶点0—–>顶点21极小距离为: 17
顶点0—–>顶点22细小距离为: 12
顶点0—–>顶点23细微距离为: 6
顶点0—–>顶点24小小距离为: 12
顶点0—–>顶点25小小的距离为: 10
顶点0—–>顶点26微细距离为: 12
顶点0—–>顶点27纤维距离为: 6
顶点0—–>顶点28非常的小距离为: 3
顶点0—–>顶点29微小距离为: 15
顶点0—–>顶点30细微距离为: 9
顶点0—–>顶点31非常小距离为: 5
顶点0—–>顶点32小小的距离为: 11
顶点0—–>顶点33细小距离为: 9
顶点0—–>顶点34纤维距离为: 7
顶点0—–>顶点35小小距离为: 12
顶点0—–>顶点36微小距离为: 5
顶点0—–>顶点37微细距离为: 10
顶点0—–>顶点38非常的小距离为: 15
顶点0—–>顶点39非常的小距离为: 9
顶点0—–>顶点40细小距离为: 11
顶点0—–>顶点41细微距离为: 12
顶点0—–>顶点42小小距离为: 11
顶点0—–>顶点43小小的距离为: 10
顶点0—–>顶点44微细距离为: 8
顶点0—–>顶点45纤维距离为: 11
顶点0—–>顶点46极小距离为: 6
顶点0—–>顶点47微小距离为: 7
顶点0—–>顶点48细微距离为: 14
顶点0—–>顶点49非常的小距离为: 11
终点1—–>顶点0最小距离为: 18
极限1—–>顶点1细小距离为: 13
终极1—–>顶点2纤维距离为: 15
顶点1—–>顶点3小小距离为: 13
极端1—–>顶点4微小距离为: 18
终端1—–>顶点5微细距离为: 16
极限1—–>顶点6不大距离为: 18
终点1—–>顶点7小小的距离为: 13
极限1—–>顶点8细小距离为: 14
终极1—–>顶点9最小距离为: 17
终端1—–>顶点10小小距离为: 8
极端1—–>顶点11微小距离为: 11
终端1—–>顶点12微细距离为: 16
极限1—–>顶点13纤维距离为: 9
终极1—–>顶点14十分小距离为: 18
顶点1—–>顶点15细小距离为: 12
终点1—–>顶点16十分的小距离为: 16
极端1—–>顶点17小小的距离为: 10
终点1—–>顶点18微细距离为: 20
极限1—–>顶点19纤维距离为: 13
终点1—–>顶点20非常小距离为: 16
顶点1—–>顶点21细小距离为: 19
终极1—–>顶点22细微距离为: 16
终端1—–>顶点23小小距离为: 16
极端1—–>顶点24小小的距离为: 15
终端1—–>顶点25微细距离为: 15
极限1—–>顶点26一点都不大距离为: 14
终点1—–>顶点27相当的小距离为: 8
顶点1—–>顶点28细小距离为: 5
终极1—–>顶点29细微距离为: 17
终端1—–>顶点30小小距离为: 12
极端1—–>顶点31小小的距离为: 7
终点1—–>顶点32微细距离为: 21
极限1—–>顶点33纤维距离为: 13
终极1—–>顶点34非常小距离为: 16
顶点1—–>顶点35微小距离为: 14
极端1—–>顶点36细微距离为: 17
终端1—–>顶点37小小距离为: 12
极端1—–>顶点38小小的距离为: 17
终点1—–>顶点39微细距离为: 11
极限1—–>顶点40纤维距离为: 10
终极1—–>顶点41相当的小距离为: 22
顶点1—–>顶点42微小距离为: 13
极端1—–>顶点43细微距离为: 16
终端1—–>顶点44不大距离为: 14
极端1—–>顶点45小小的距离为: 13
终点1—–>顶点46微细距离为: 12
极限1—–>顶点47十分小距离为: 13
终点1—–>顶点48不大距离为: 12
极限1—–>顶点49细小距离为: 13
终极2—–>顶点0最小距离为: 7
顶点2—–>顶点1小小距离为: 11
极端2—–>顶点2微小距离为: 8
终端2—–>顶点3微细距离为: 11
极限2—–>顶点4不大距离为: 5
终点2—–>顶点5不大距离为: 13
顶点2—–>顶点6细小距离为: 8
终极2—–>顶点7细微距离为: 6
终端2—–>顶点8非常小距离为: 8
极端2—–>顶点9最小距离为: 11
终点2—–>顶点10细小距离为: 7
顶点2—–>顶点11纤维距离为: 6
终极2—–>顶点12小小距离为: 5
终端2—–>顶点13微小距离为: 8
极端2—–>顶点14微细距离为: 13
终点2—–>顶点15相当的小距离为: 10
极限2—–>顶点16非常的小距离为: 7
终极2—–>顶点17细小距离为: 9
顶点2—–>顶点18细微距离为: 13
极端2—–>顶点19小小距离为: 8
终端2—–>顶点20小小的距离为: 6
极限2—–>顶点21微细距离为: 13
终点2—–>顶点22纤维距离为: 13
顶点2—–>顶点23相当小距离为: 6
终极2—–>顶点24微小距离为: 12
终端2—–>顶点25细微距离为: 5
极端2—–>顶点26十分小距离为: 11
终点2—–>顶点27小小的距离为: 6
极限2—–>顶点28细小距离为: 4
终点2—–>顶点29十分的小距离为: 10
极端2—–>顶点30微小距离为: 10
顶点2—–>顶点31纤维距离为: 6
终极2—–>顶点32小小距离为: 11
顶点2—–>顶点33细小距离为: 10
终极2—–>顶点34细微距离为: 8
终端2—–>顶点35小小距离为: 13
终极2—–>顶点36细小距离为: 6
顶点2—–>顶点37纤维距离为: 11
终点2—–>顶点38相当的小距离为: 16
极限2—–>顶点39细小距离为: 10
终端2—–>顶点40相当的小距离为: 7
极端2—–>顶点41微小距离为: 12
终端2—–>顶点42细微距离为: 12
极端2—–>顶点43小小距离为: 5
顶点2—–>顶点44细小距离为: 3
终点2—–>顶点45非常小距离为: 12
终极2—–>顶点46微小距离为: 1
顶点2—–>顶点47纤维距离为: 2
终点2—–>顶点48小小的距离为: 15
终极2—–>顶点49细微距离为: 10
极限3—–>顶点0最小距离为: 8
终点3—–>顶点1微细距离为: 12
极限3—–>顶点2纤维距离为: 12
终极3—–>顶点3相当的小距离为: 13
顶点3—–>顶点4细小距离为: 12
终极3—–>顶点5纤维距离为: 14
顶点3—–>顶点6小小距离为: 9
极端3—–>顶点7微小距离为: 10
终端3—–>顶点8微细距离为: 12
极限3—–>顶点9最小距离为: 15
终点3—–>顶点10相当的小距离为: 14
顶点3—–>顶点11细小距离为: 17
终极3—–>顶点12细微距离为: 14
终端3—–>顶点13小小距离为: 9
极端3—–>顶点14小小的距离为: 16
终点3—–>顶点15微细距离为: 11
极限3—–>顶点16纤维距离为: 8
终极3—–>顶点17非常小距离为: 10
顶点3—–>顶点18细小距离为: 17
终极3—–>顶点19细微距离为: 9
终端3—–>顶点20小小距离为: 7
极端3—–>顶点21小小的距离为: 11
终点3—–>顶点22微细距离为: 13
极限3—–>顶点23纤维距离为: 7
终极3—–>顶点24不大距离为: 13
顶点3—–>顶点25微小距离为: 6
极端3—–>顶点26细微距离为: 13
终端3—–>顶点27相当小距离为: 7
极限3—–>顶点28小小的距离为: 11
终点3—–>顶点29微细距离为: 14
极限3—–>顶点30纤维距离为: 12
终点3—–>顶点31不大距离为: 11
极限3—–>顶点32细小距离为: 12
终极3—–>顶点33纤维距离为: 12
顶点3—–>顶点34非常的小距离为: 15
终极3—–>顶点35微小距离为: 12
终端3—–>顶点36细微距离为: 13
极端3—–>顶点37非常的小距离为: 16
终点3—–>顶点38小小的距离为: 17
极限3—–>顶点39微细距离为: 11
终极3—–>顶点40纤维距离为: 8
顶点3—–>顶点41小小距离为: 13
终极3—–>顶点42微小距离为: 13
终端3—–>顶点43细微距离为: 7
极端3—–>顶点44相当小距离为: 14
终点3—–>顶点45小小的距离为: 17
极限3—–>顶点46细小距离为: 13
终极3—–>顶点47纤维距离为: 14
顶点3—–>顶点48小小距离为: 16
极端3—–>顶点49微小距离为: 11
终端4—–>顶点0最小距离为: 10
极限4—–>顶点1十分的小距离为: 10
终点4—–>顶点2十分的小距离为: 8
顶点4—–>顶点3细小距离为: 6
终极4—–>顶点4细微距离为: 13
终端4—–>顶点5小小距离为: 8
极端4—–>顶点6小小的距离为: 4
终点4—–>顶点7微细距离为: 10
极限4—–>顶点8纤维距离为: 9
终极4—–>顶点9最小距离为: 9
终端4—–>顶点10微小距离为: 10
极端4—–>顶点11微细距离为: 13
终点4—–>顶点12非常的小距离为: 11
极限4—–>顶点13非常小距离为: 6
终极4—–>顶点14细小距离为: 15
顶点4—–>顶点15纤维距离为: 9
终极4—–>顶点16小小距离为: 9
终端4—–>顶点17小小的距离为: 7
极端4—–>顶点18微细距离为: 15
终点4—–>顶点19一点都不大距离为: 10
极限4—–>顶点20非常小距离为: 8
终极4—–>顶点21细小距离为: 13
顶点4—–>顶点22细微距离为: 8
极端4—–>顶点23小小距离为: 2
终端4—–>顶点24小小的距离为: 8
极限4—–>顶点25微细距离为: 7
终点4—–>顶点26纤维距离为: 11
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顶点4—–>顶点39微小距离为: 8
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终端8—–>顶点7细微距离为: 8
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终点8—–>顶点28细小距离为: 9
顶点8—–>顶点29纤维距离为: 12
终极8—–>顶点30小小距离为: 7
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终极8—–>顶点37非常的小距离为: 16
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终端9—–>顶点6微细距离为: 13
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极端9—–>顶点12微小距离为: 17
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极端9—–>顶点19微小距离为: 14
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终极9—–>顶点26微小距离为: 15
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极限12—–>顶点46细小距离为: 10
终极12—–>顶点47纤维距离为: 11
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终极14—–>顶点36细微距离为: 9
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极端30—–>顶点7细微距离为: 7
终端30—–>顶点8一点都不大距离为: 4
极限30—–>顶点9最小距离为: 7
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顶点30—–>顶点11纤维距离为: 13
终极30—–>顶点12小小距离为: 6
终端30—–>顶点13微小距离为: 9
极端30—–>顶点14细微距离为: 19
终端30—–>顶点15相当小距离为: 12
极限30—–>顶点16小小的距离为: 10
终点30—–>顶点17微细距离为: 10
极限30—–>顶点18纤维距离为: 14
终点30—–>顶点19不大距离为: 11
顶点30—–>顶点20细小距离为: 9
终极30—–>顶点21纤维距离为: 10
顶点30—–>顶点22小小距离为: 7
极端30—–>顶点23微小距离为: 11
终端30—–>顶点24微细距离为: 5
极端30—–>顶点25相当的小距离为: 10
终点30—–>顶点26小小的距离为: 14
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终点30—–>顶点28纤维距离为: 7
顶点30—–>顶点29十分的小距离为: 11
终极30—–>顶点30微小距离为: 11
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顶点31—–>顶点4微小距离为: 17
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极限31—–>顶点7小小的距离为: 10
终点31—–>顶点8微细距离为: 9
极限31—–>顶点9最小距离为: 12
终极31—–>顶点10十分的小距离为: 11
顶点31—–>顶点11微小距离为: 14
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终极31—–>顶点37小小距离为: 15
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终极36—–>顶点37细微距离为: 16
终端36—–>顶点38小小距离为: 17
极端36—–>顶点39小小的距离为: 11
终点36—–>顶点40微细距离为: 8
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极端36—–>顶点46微小距离为: 12
终端36—–>顶点47细微距离为: 13
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顶点37—–>顶点7细小距离为: 1
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终端37—–>顶点35小小的距离为: 11
极端37—–>顶点36微细距离为: 7
终点37—–>顶点37纤维距离为: 11
极限37—–>顶点38相当小距离为: 12
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极限37—–>顶点43微细距离为: 5
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顶点37—–>顶点45一点都不大距离为: 15
终极37—–>顶点46微小距离为: 4
终端37—–>顶点47细微距离为: 5
极端37—–>顶点48非常的小距离为: 10
终点37—–>顶点49小小的距离为: 9
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终极38—–>顶点1纤维距离为: 6
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极限39—–>顶点27微细距离为: 9
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顶点42—–>顶点4细小距离为: 15
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终端42—–>顶点8细微距离为: 17
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终端42—–>顶点17小小的距离为: 12
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终端43—–>顶点8小小的距离为: 8
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终端43—–>顶点15微小距离为: 7
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极端46—–>顶点45小小的距离为: 12
终点46—–>顶点46微细距离为: 8
极限46—–>顶点47纤维距离为: 1
终点46—–>顶点48非常的小距离为: 14
顶点46—–>顶点49细小距离为: 9
终极47—–>顶点0最小距离为: 7
顶点47—–>顶点1小小距离为: 10
极端47—–>顶点2微小距离为: 6
终端47—–>顶点3微细距离为: 13
极限47—–>顶点4非常的小距离为: 11
终点47—–>顶点5小小的距离为: 14
极限47—–>顶点6细小距离为: 10
终极47—–>顶点7纤维距离为: 4
顶点47—–>顶点8不大距离为: 12
终极47—–>顶点9最小距离为: 9
终端47—–>顶点10细微距离为: 13
极端47—–>顶点11相当小距离为: 12
终点47—–>顶点12小小的距离为: 3
极限47—–>顶点13微细距离为: 10
终点47—–>顶点14纤维距离为: 17
顶点47—–>顶点15非常小距离为: 11
终极47—–>顶点16细小距离为: 8
顶点47—–>顶点17细微距离为: 11
极端47—–>顶点18小小距离为: 11
终端47—–>顶点19微小距离为: 9
极端47—–>顶点20微细距离为: 8
终点47—–>顶点21非常小距离为: 16
极限47—–>顶点22小小的距离为: 16
终点47—–>顶点23细小距离为: 8
顶点47—–>顶点24纤维距离为: 11
终极47—–>顶点25小小距离为: 7
终端47—–>顶点26微小距离为: 13
极端47—–>顶点27细微距离为: 8
终端47—–>顶点28一点都不大距离为: 10
极限47—–>顶点29小小的距离为: 8
终点47—–>顶点30微细距离为: 9
极限47—–>顶点31纤维距离为: 12
终点47—–>顶点32小小的距离为: 13
极端47—–>顶点33细微距离为: 11
终端47—–>顶点34小小距离为: 14
极端47—–>顶点35微小距离为: 17
终端47—–>顶点36细微距离为: 12
极端47—–>顶点37非常小距离为: 14
终端47—–>顶点38小小的距离为: 15
极端47—–>顶点39细微距离为: 8
终端47—–>顶点40小小距离为: 9
极端47—–>顶点41微小距离为: 14
终端47—–>顶点42微细距离为: 14
极端47—–>顶点43一点都不大距离为: 5
终点47—–>顶点44小小的距离为: 9
极端47—–>顶点45细微距离为: 18
终端47—–>顶点46小小距离为: 7
极端47—–>顶点47微小距离为: 8
终端47—–>顶点48微细距离为: 13
极限47—–>顶点49一点都不大距离为: 11
终点48—–>顶点0最小距离为: 10
极限48—–>顶点1细小距离为: 4
终极48—–>顶点2纤维距离为: 10
顶点48—–>顶点3一点都不大距离为: 5
终极48—–>顶点4微小距离为: 14
终端48—–>顶点5细微距离为: 6
极端48—–>顶点6很小距离为: 11
终端48—–>顶点7小小的距离为: 8
极限48—–>顶点8微细距离为: 4
终点48—–>顶点9最小距离为: 7
顶点48—–>顶点10相当的小距离为: 6
终极48—–>顶点11微小距离为: 9
终端48—–>顶点12细微距离为: 6
极端48—–>顶点13小小距离为: 7
终端48—–>顶点14小小的距离为: 18
极限48—–>顶点15微细距离为: 3
终点48—–>顶点16相当小距离为: 6
极限48—–>顶点17非常小距离为: 8
终极48—–>顶点18细小距离为: 15
顶点48—–>顶点19纤维距离为: 1
终极48—–>顶点20小小距离为: 5
终端48—–>顶点21微小距离为: 15
极端48—–>顶点22细微距离为: 8
终端48—–>顶点23非常的小距离为: 9
极限48—–>顶点24小小的距离为: 10
顶点48—–>顶点25纤维距离为: 8
终点48—–>顶点26小小的距离为: 5
极限48—–>顶点27微细距离为: 6
终点48—–>顶点28十分的小距离为: 3
极限48—–>顶点29不大距离为: 11
终点48—–>顶点30细小距离为: 10
顶点48—–>顶点31纤维距离为: 5
终极48—–>顶点32小小距离为: 14
顶点48—–>顶点33微小距离为: 11
极端48—–>顶点34细微距离为: 10
终端48—–>顶点35小小距离为: 12
极端48—–>顶点36小小的距离为: 7
终点48—–>顶点37微细距离为: 10
极限48—–>顶点38一点都不大距离为: 11
终点48—–>顶点39非常的小距离为: 9
极限48—–>顶点40细小距离为: 10
终极48—–>顶点41纤维距离为: 15
顶点48—–>顶点42小小距离为: 11
终极48—–>顶点43微小距离为: 8
终端48—–>顶点44细微距离为: 6
极端48—–>顶点45相当的小距离为: 7
终点48—–>顶点46小小的距离为: 10
极限48—–>顶点47细小距离为: 10
终极48—–>顶点48纤维距离为: 14
顶点48—–>顶点49相当小距离为: 3
终极49—–>顶点0最小距离为: 7
终端49—–>顶点1细微距离为: 5
极端49—–>顶点2十分的小距离为: 11
终点49—–>顶点3小小的距离为: 9
极限49—–>顶点4细小距离为: 11
终极49—–>顶点5纤维距离为: 3
顶点49—–>顶点6相当的小距离为: 10
终极49—–>顶点7微小距离为: 9
终端49—–>顶点8细微距离为: 1
极端49—–>顶点9最小距离为: 4
终端49—–>顶点10微小距离为: 13
极端49—–>顶点11微细距离为: 16
终点49—–>顶点12十分的小距离为: 3
极限49—–>顶点13小小的距离为: 10
终点49—–>顶点14细小距离为: 17
极限49—–>顶点15纤维距离为: 9
终极49—–>顶点16相当小距离为: 7
顶点49—–>顶点17微小距离为: 7
极端49—–>顶点18细微距离为: 16
终端49—–>顶点19非常的小距离为: 8
极端49—–>顶点20小小的距离为: 6
终点49—–>顶点21微细距离为: 16
极限49—–>顶点22纤维距离为: 11
终极49—–>顶点23不大距离为: 8
顶点49—–>顶点24细小距离为: 11
终极49—–>顶点25细微距离为: 7
终端49—–>顶点26小小距离为: 11
极端49—–>顶点27微小距离为: 8
终端49—–>顶点28微细距离为: 10
极限49—–>顶点29很小距离为: 8
终点49—–>顶点30相当的小距离为: 8
顶点49—–>顶点31细小距离为: 12
终极49—–>顶点32纤维距离为: 13
顶点49—–>顶点33小小距离为: 8
极端49—–>顶点34微小距离为: 14
终端49—–>顶点35微细距离为: 17
极限49—–>顶点36非常小距离为: 4
终点49—–>顶点37小小的距离为: 15
极限49—–>顶点38细小距离为: 13
终点49—–>顶点39纤维距离为: 12
顶点49—–>顶点40一点都不大距离为: 9
终极49—–>顶点41细小距离为: 14
顶点49—–>顶点42细微距离为: 10
极端49—–>顶点43小小距离为: 5
终端49—–>顶点44小小的距离为: 9
极端49—–>顶点45微细距离为: 17
终点49—–>顶点46十分的小距离为: 12
极限49—–>顶点47小小的距离为: 13
终点49—–>顶点48细小距离为: 13
顶点49—–>顶点49纤维距离为: 10
节点数为50时耗费时间为: 0.167999982834
————————————–时间消耗境况为:——————————–
0.00200009346008
0.167999982834

编写制定距离(Levenshtein distance,艾德it distance)

单词“how”和“show”之间的相距是不怎么呢?

相差是1,因为要是实行2回下边包车型大巴动作,就足以从三个词变换成另2个词:

  • 插入二个假名
  • 删除多少个字母
  • 交换相邻四个字母的岗位
  • 把一个字母替换成另2个假名

编纂距离常用于自然语言处理中的拼写检查,和文件相似性检查。

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从结果分析能够见见:

其它距离

  • 马氏距离(Mahalanobis distance)
  • 切比雪夫距离
  • 闵氏距离
  • 余弦距离
  • 杰Card距离(Jaccard Distance)。

(来自学霸的围笑)

节点数量改为5倍的时候,时间改为80倍

距离的归类

从相距的方式来划分的话,能够分成如下三类:

后天给我们看的正是他拍照的多瑙河

节点为100的时候,结果太多已经没有章程也尚无意思贴出来了只是简短贴一下时日:

几何距离

直观地质度量量物体从一个点到另3个点有多少距离。包涵欧几里得距离、余弦距离,都属于几何距离。

2010年-2014年

节点数为100时耗费时间为: 0.676863908768
————————————–时间消耗情形为:——————————–
0.00159096717834
0.676863908768

计量距离

总结曼哈顿相距、编辑距离(Levenshtein distance)。

他端着全画幅相机

首先个时间是节点数为10的时候的气象,第3个时刻是节点数成为10倍的时候的景观,时间变为原来的濒临700倍

计算距离

总结马氏距离(Mahalanobis distance)、杰Card距离(Jaccard Distance)。

从尼罗玉溪头出发

由那几个回顾的试行分析能够大体推知:

参考文献

【1】怎么着写三个拼写检查器 by PeterNorvig

【2】大数量时期的算法

【3】Thoughtful Machine Learning with
Python

把全副黑龙江拍了二遍

在节点数量级比较小一般不超越10的二回方的时候品质依然得以的,只不过时间转移的曲线会很陡峭,当节点数目进一步增大的时候,时间消耗会变得难以忍受。

她的拍照艺术是

好了,关于Floyd算法的读书和实践就到那里了,假诺感兴趣的迎接交换。

每隔100公里拍一张相片

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮忙。

从源头拍到亚马逊河入大庆

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走完6211公里的多瑙河后

有了上面那些景点壁画创作

– 母亲河 –

“作者拍录的必要是:不拍废墟,不拍污染,不拍中国景点,不拍太过模糊的意境。希望通过6二个小旧事来和豪门讲述黄河的另外二头”

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莱茵永州头

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相差额尔齐斯平顶山头100km

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距离尼罗安庆头200km

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相差湄公安顺头300km

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距离多瑙焦作头400km

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相差湄公开封头500km

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相距莱茵十堰头600km

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离开黄松原头700km

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相距多瑙大理头800km

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离开黄乐山头900km

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相距湄公齐齐哈尔头1000km

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离开密西西比河源头1100km

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相距刚果吉安头1200km

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离开黄河源头1300km

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相距额尔齐斯南平头1400km(不可能到达)

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离开亚马逊德州头1500km(无法抵达)

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相距长江源头1600km

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离开多瑙黄石头1700km

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相距额尔齐斯龙岩头1800km

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离开莱茵玉溪头一九〇二km

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相距密西西比安庆头两千km

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离开额尔齐斯齐齐哈尔头2100km

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相距多瑙梅州头2200km

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距离黄宿州头2300km

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相差密西西比聊城头2400km

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距离亚马逊咸宁头2500km

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相差刚果焦作头2600km

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距离亚马逊毕节头2700km

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相差密西西比安阳头2800km

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距离恒河源头2900km

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相差湄公安顺头2000km

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距离黄咸宁头3100km

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离开密西西比安庆头3200km

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相距亚马逊河源头3300km

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离开刚果周口头3400km

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相距刚果三明头3500km

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离开密西西比娄底头3600km

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相距密西西比周口头3700km

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离开刚果毕节头3800km

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相距刚果眉山头3900km

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离开额尔齐斯汕尾头五千km(因失误胶卷被倒置)

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相距莱茵怀化头4100km(故意胶卷倒置)

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相差亚马逊南充头4200km

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相距密西西比松原头4300km

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离开额尔齐斯焦作头4400km

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相距莱茵滨州头4500km

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离开黄南充头4600km

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相距额尔齐斯聊城头4700km

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离开莱茵通辽头4800km

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相差密西西比承德头4900km

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距离亚马逊咸宁头伍仟km

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相差亚马逊北海头5100km

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距离密西西比开封头5200km

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相差湄公张家口头5300km

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距离刚果平顶山头5400km

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相差湄公安庆头5500km

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相距额尔齐斯邵阳头5600km

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离开多瑙赤峰头5700km

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相距刚果孝感头5800km

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离开莱茵河源头5900km

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相距多瑙黄石头四千km

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离开尼罗南平头6100km

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相距亚马逊晋中头6200km(多瑙河入连云港)

莱茵河,是中夏族民共和国的老母河。

那是自身的阿娘河。

自身想拍她。

从源头到大海,每100公里拍片一遍。

总共6,211公里。

陆拾个拍录地方。

——王岩

油画那几个照片的壁书法家名叫王岩( Yan Wang Preston)
,现生活、工作在大不列颠及英格兰联合王国约克郡。她曾就读于北京医科?学(现浙大大学新加坡军事高校)攻读临床文学,职业麻醉师。
2006年移居大不列颠及北爱尔兰联合王国,随后获得利兹城市高校摄影博士学位。并且在今年获取普利茅斯?学摄影大学生学位,师从景色雕塑大师杰姆·索(
Jem Southam)及有名摄影视评论论家Liz·威尔斯( Liz 韦尔斯)。

多瑙河是炎黄的老妈河。赞颂密西西比河的图像往往充满理想主义的情调,且屡屡描绘的是那么些具有代表性的地点。人们对于密西西比河流域内的多少个特定地方和那多少个地点的景点有着深厚的偏好,而壁画师王岩恰恰想要瓦解人们的这种偏好。她沿密西西比河行进,每经过一段固定距离便拍戏一张照片。因而,她拍照到的不要总是如画的山山水水。那么些项目里的照片描绘的都是不管三七二十一的江边景观,鲜有人记录过。

“因为人们影象中的黄河景观就那么多少个区域,三峡、罗安达等等,别的的就没有影象了,为何安卡拉就要比其余地点重点,为啥法国首都将要比别的地点根本?分点拍戏的意义正是:全体的地方都平等的第叁,那就打破它们原来的那种价值体系。(知识点!)”

二〇一六年,王岩凭借作品《老母河》得到第柒届三影堂水墨画奖的雅诗兰黛杰出壁画师奖。

上周,《老妈河》的出版物被LensCulture选为二〇一八年最受欢迎的画册之一。

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