机器学习,她历时四年拍下了恒河的每贰个100英里

  到京城巡游、商务、求学的首要选拔之地!位于北沙滩桥辅路以北100米,美凯龙家居广场北侧的炎黄农业机械院东门内。店内干净温馨、房间宽敞、外围安全。距离水立方和鸟巢,直线距离1.2英里,步….

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

从麻醉师转行,她历时四年拍下了莱茵河的每三个100海里

在机械学习世界里,最基本的二种数值总计分别是:

Floyd算法和Dijkstra算法,相信大家都不生疏,在最短路径距离的求解中应当算得上是无与伦比基础和经典的多个算法了,前天就用有些时间来再度达成一下,因为本科的时候学习数据结构才起来接触的这些算法,当时唯一会用的就是C语言了,未来的话,C语言大概已经离小编远去了,个人感觉入手提式有线电电话机器学习以来python更得作者心,因为太通俗易懂了,带给您的经验自然也是老大不错的。

2019-01-11 07:30?来源:澎湃音信 湃客 米拍

  • 距离计算
  • 概率总结

本来网上
有诸多的算法讲解教程,笔者不会在此处累赘Floyd是怎么着规律,因为信任大家都纯熟,不难地说正是:三角不等式那些大旨绪想,借使本人须求顶点A到顶点B以内的偏离的话,笔者得以先找多个顶点C,求解顶点A到顶点C加上顶点C到顶点B的相距和,如何这一个距离和小于顶点A直接到顶点B的离开的话,那么这几个时候就要更新一下距离矩阵中的值,将顶点A到顶点B的相距更新为:顶点A到顶点C加上顶点C到顶点B的距离和。那正是Folyd的核心理想了,那么一旦要找到全局最优的解就要在挑选中间顶点的进度中遍历全体的节点才行,那样正是三层for循环的构造了,获得的时日复杂度正是O(n*n*n),n为顶点的局面,其实在切切实实实际的接纳中,那几个算法的本性依然很正确的对于求解小框框的图难题的时候,假设感兴趣的话能够把程序拿去做试验试试,直接能够运维的,不依靠第②方的其余模块。

有这么一个牛人

今天Reinhard
Hsu就来探视常见都有哪些常见的的离开总括。

下边看现实的兑现:

她弃医从事艺术工作

欧式距离(Euclidean Metric)

欧几里得距离,用于总括七个点时期的实际距离,计算格局是行使毕达哥Russ定理,也便是我们中中原人民共和国的勾股定理。

对此二维平面上的两点,它们的欧式距离能够如此算:
$$
d=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}
$$

#!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

从麻醉师转行成为壁画家

曼哈顿相距(Manhattan distance)

想像下您站在曼哈顿街区,须求从1个十字路口走到另叁个十字路口,不能通过建筑,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:
$$
d=|x_1-x_2|+|y_1-y_2|
$$

实验结果很巨大,在那之中一千节点测试时间最久最耗费时间,简单看一下结实:

而且一路获得拍戏大学生学位

海明距离(Hamming distance)

单词“advice”和“advise”之间的离开是有点吧?

距离是1,因为只供给替换3个字符,就能够将一个单词变换到另2个单词。

海明距离用于衡量长度相等的字符串之间的偏离。

[[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测试处境————————————
顶点0—–>顶点0最小距离为: 3
顶点0—–>顶点1十分的小距离为: 46
顶点0—–>顶点2微小距离为: 46
顶点0—–>顶点3细微距离为: 12
顶点0—–>顶点4十分小距离为: 2
顶点0—–>顶点5小小的距离为: 17
顶点0—–>顶点6微细距离为: 16
顶点0—–>顶点7非常的小距离为: 12
顶点0—–>顶点8极小距离为: 21
顶点0—–>顶点9最小距离为: 12
顶点1—–>顶点0最小距离为: 21
终极1—–>顶点1相当的小距离为: 42
顶点1—–>顶点2微小距离为: 5
极端1—–>顶点3细微距离为: 26
终端1—–>顶点4小小距离为: 19
终极1—–>顶点5微小距离为: 17
顶点1—–>顶点6细微距离为: 16
极端1—–>顶点7小小距离为: 12
顶点1—–>顶点8微小距离为: 11
终极1—–>顶点9最小距离为: 33
顶点2—–>顶点0最小距离为: 16
终极2—–>顶点1细小距离为: 55
顶点2—–>顶点2纤维距离为: 41
终极2—–>顶点3十分的小距离为: 21
极限2—–>顶点4细小距离为: 18
终点2—–>顶点5非常小距离为: 12
极端2—–>顶点6微小距离为: 11
顶点2—–>顶点7细微距离为: 7
极端2—–>顶点8小小距离为: 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
终端3—–>顶点1十分的小距离为: 34
极限3—–>顶点2小小的距离为: 39
终点3—–>顶点3微细距离为: 25
极限3—–>顶点4一点都不大距离为: 2
终点3—–>顶点5小小的距离为: 9
极限3—–>顶点6细小距离为: 21
终极3—–>顶点7纤维距离为: 21
顶点3—–>顶点8小小距离为: 33
终极3—–>顶点9最小距离为: 25
终端4—–>顶点0最小距离为: 24
极端4—–>顶点1十分小距离为: 67
终端4—–>顶点2小小的距离为: 57
极端4—–>顶点3微细距离为: 36
终端4—–>顶点4非常的小距离为: 26
极端4—–>顶点5小小的距离为: 20
终端4—–>顶点6微细距离为: 19
极限4—–>顶点7一点都不大距离为: 36
终点4—–>顶点8小小的距离为: 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小小距离为: 50
极端5—–>顶点2微小距离为: 50
终端5—–>顶点3细微距离为: 16
极端5—–>顶点4小小距离为: 6
顶点5—–>顶点5微小距离为: 21
极端5—–>顶点6细微距离为: 20
终端5—–>顶点7小小距离为: 16
极端5—–>顶点8小小的距离为: 24
终端5—–>顶点9最小距离为: 16
极端6—–>顶点0最小距离为: 5
终点6—–>顶点1小小的距离为: 51
极限6—–>顶点2细小距离为: 51
终极6—–>顶点3纤维距离为: 17
顶点6—–>顶点4小小距离为: 7
极端6—–>顶点5微小距离为: 1
顶点6—–>顶点6细微距离为: 21
终极6—–>顶点7小小距离为: 17
终端6—–>顶点8微小距离为: 25
极端6—–>顶点9最小距离为: 17
终点7—–>顶点0最小距离为: 9
极限7—–>顶点1小小的距离为: 54
终端7—–>顶点2微细距离为: 34
极端7—–>顶点3十分的小距离为: 21
终端7—–>顶点4小小的距离为: 11
极限7—–>顶点5微细距离为: 5
终点7—–>顶点6纤维距离为: 4
顶点7—–>顶点7相当小距离为: 21
终极7—–>顶点8微小距离为: 29
终端7—–>顶点9最小距离为: 21
极端8—–>顶点0最小距离为: 52
终点8—–>顶点1小小的距离为: 31
极限8—–>顶点2微细距离为: 36
终点8—–>顶点3纤维距离为: 57
极限8—–>顶点4不大距离为: 50
终极8—–>顶点5细小距离为: 48
顶点8—–>顶点6细微距离为: 47
极端8—–>顶点7小小距离为: 43
终端8—–>顶点8微小距离为: 42
极端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很小距离为: 28
终点9—–>顶点4小小的距离为: 18
极限9—–>顶点5细小距离为: 33
终点9—–>顶点6纤维距离为: 32
极限9—–>顶点7十分的小距离为: 28
终极9—–>顶点8细小距离为: 9
终端9—–>顶点9最小距离为: 8
节点数为10时耗费时间为: 0.00两千09346008
——————————节列举为50测试意况————————————
顶点0—–>顶点0最小距离为: 12
顶点0—–>顶点1细微距离为: 11
顶点0—–>顶点2非常的小距离为: 12
顶点0—–>顶点3小小的距离为: 10
顶点0—–>顶点4细小距离为: 4
顶点0—–>顶点5纤维距离为: 12
顶点0—–>顶点6小小距离为: 8
顶点0—–>顶点7微小距离为: 11
顶点0—–>顶点8微细距离为: 11
顶点0—–>顶点9最小距离为: 13
顶点0—–>顶点10十分的小距离为: 6
顶点0—–>顶点11微小距离为: 9
顶点0—–>顶点12细微距离为: 10
顶点0—–>顶点13相当的小距离为: 7
顶点0—–>顶点14小小的距离为: 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非常的小距离为: 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27十分小距离为: 6
顶点0—–>顶点28小小的距离为: 3
顶点0—–>顶点29细小距离为: 15
顶点0—–>顶点30纤维距离为: 9
顶点0—–>顶点31小小距离为: 5
顶点0—–>顶点32微小距离为: 11
顶点0—–>顶点33微细距离为: 9
顶点0—–>顶点34非常小距离为: 7
顶点0—–>顶点35不大距离为: 12
顶点0—–>顶点36细小距离为: 5
顶点0—–>顶点37细微距离为: 10
顶点0—–>顶点38小小距离为: 15
顶点0—–>顶点39小小的距离为: 9
顶点0—–>顶点40微细距离为: 11
顶点0—–>顶点41纤维距离为: 12
顶点0—–>顶点42不大距离为: 11
顶点0—–>顶点43微小距离为: 10
顶点0—–>顶点44细微距离为: 8
顶点0—–>顶点45小小距离为: 11
顶点0—–>顶点46微小距离为: 6
顶点0—–>顶点47微细距离为: 7
顶点0—–>顶点48十分的小距离为: 14
顶点0—–>顶点49小小的距离为: 11
极限1—–>顶点0最小距离为: 18
终点1—–>顶点1纤维距离为: 13
极限1—–>顶点2不大距离为: 15
终极1—–>顶点3细小距离为: 13
顶点1—–>顶点4纤维距离为: 18
终极1—–>顶点5小小距离为: 16
顶点1—–>顶点6微小距离为: 18
极端1—–>顶点7细微距离为: 13
终端1—–>顶点8小小距离为: 14
极端1—–>顶点9最小距离为: 17
终端1—–>顶点10微细距离为: 8
极限1—–>顶点11一点都不大距离为: 11
终点1—–>顶点12小小的距离为: 16
极限1—–>顶点13微细距离为: 9
终点1—–>顶点14纤维距离为: 18
顶点1—–>顶点15非常的小距离为: 12
终极1—–>顶点16微小距离为: 16
顶点1—–>顶点17细微距离为: 10
极端1—–>顶点18小小距离为: 20
终端1—–>顶点19小小的距离为: 13
极端1—–>顶点20小小的距离为: 16
极限1—–>顶点21相当小距离为: 19
极限1—–>顶点22微细距离为: 16
顶点1—–>顶点23相当的小距离为: 16
顶点1—–>顶点24纤维距离为: 15
终端1—–>顶点25微小距离为: 15
终点1—–>顶点26相当小距离为: 14
终极1—–>顶点27细小距离为: 8
极端1—–>顶点28小小距离为: 5
极限1—–>顶点29微细距离为: 17
顶点1—–>顶点30非常小距离为: 12
终点1—–>顶点31细小距离为: 7
极限1—–>顶点32纤维距离为: 21
终点1—–>顶点33十分小距离为: 13
极限1—–>顶点34细小距离为: 16
终点1—–>顶点35纤维距离为: 14
顶点1—–>顶点36不大距离为: 17
终极1—–>顶点37细小距离为: 12
顶点1—–>顶点38纤维距离为: 17
终极1—–>顶点39小小距离为: 11
顶点1—–>顶点40微小距离为: 10
终极1—–>顶点41细微距离为: 22
终端1—–>顶点42小小距离为: 13
极端1—–>顶点43微小距离为: 16
终端1—–>顶点44微细距离为: 14
极端1—–>顶点45相当小距离为: 13
终端1—–>顶点46微小距离为: 12
极端1—–>顶点47细微距离为: 13
终端1—–>顶点48小小距离为: 12
极端1—–>顶点49小小的距离为: 13
终点2—–>顶点0最小距离为: 7
极限2—–>顶点1十分小距离为: 11
终点2—–>顶点2小小的距离为: 8
极限2—–>顶点3细小距离为: 11
终极2—–>顶点4纤维距离为: 5
顶点2—–>顶点5非常小距离为: 13
终极2—–>顶点6微小距离为: 8
顶点2—–>顶点7纤维距离为: 6
终极2—–>顶点8小小距离为: 8
终端2—–>顶点9最小距离为: 11
极端2—–>顶点10微细距离为: 7
终点2—–>顶点11相当的小距离为: 6
极限2—–>顶点12十分小距离为: 5
终极2—–>顶点13细小距离为: 8
顶点2—–>顶点14纤维距离为: 13
终极2—–>顶点15小小距离为: 10
终端2—–>顶点16微小距离为: 7
极端2—–>顶点17微细距离为: 9
终点2—–>顶点18十分小距离为: 13
极限2—–>顶点19非常小距离为: 8
终点2—–>顶点20细小距离为: 6
顶点2—–>顶点21纤维距离为: 13
终点2—–>顶点22十分小距离为: 13
顶点2—–>顶点23细小距离为: 6
终极2—–>顶点24细微距离为: 12
终端2—–>顶点25小小距离为: 5
极端2—–>顶点26微小距离为: 11
终端2—–>顶点27微细距离为: 6
极限2—–>顶点28十分小距离为: 4
终点2—–>顶点29非常小距离为: 10
顶点2—–>顶点30细小距离为: 10
终极2—–>顶点31细微距离为: 6
顶点2—–>顶点32小小距离为: 11
极端2—–>顶点33微小距离为: 10
终端2—–>顶点34微细距离为: 8
极限2—–>顶点35十分小距离为: 13
终点2—–>顶点36小小的距离为: 6
极限2—–>顶点37微细距离为: 11
终点2—–>顶点38相当的小距离为: 16
极限2—–>顶点39小小的距离为: 10
终点2—–>顶点40微细距离为: 7
极限2—–>顶点41纤维距离为: 12
终点2—–>顶点42极小距离为: 12
极限2—–>顶点43细小距离为: 5
终极2—–>顶点44纤维距离为: 3
顶点2—–>顶点45十分小距离为: 12
终端2—–>顶点46微细距离为: 1
极端2—–>顶点47相当的小距离为: 2
终端2—–>顶点48小小的距离为: 15
极端2—–>顶点49微细距离为: 10
终端3—–>顶点0最小距离为: 8
极限3—–>顶点1非常小距离为: 12
终点3—–>顶点2细小距离为: 12
极限3—–>顶点3一点都不大距离为: 13
终端3—–>顶点4小小的距离为: 12
极端3—–>顶点5微细距离为: 14
终点3—–>顶点6非常的小距离为: 9
极限3—–>顶点7小小的距离为: 10
终点3—–>顶点8细小距离为: 12
顶点3—–>顶点9最小距离为: 15
终极3—–>顶点10小小距离为: 14
顶点3—–>顶点11微小距离为: 17
极端3—–>顶点12细微距离为: 14
终端3—–>顶点13非常小距离为: 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相当小距离为: 10
顶点3—–>顶点18微小距离为: 17
极端3—–>顶点19细微距离为: 9
终端3—–>顶点20相当的小距离为: 7
极限3—–>顶点21小小的距离为: 11
终点3—–>顶点22微细距离为: 13
极端3—–>顶点23小小距离为: 7
终端3—–>顶点24微小距离为: 13
极端3—–>顶点25细微距离为: 6
终端3—–>顶点26小小距离为: 13
极端3—–>顶点27微小距离为: 7
终端3—–>顶点28微细距离为: 11
极端3—–>顶点29小小距离为: 14
终端3—–>顶点30微小距离为: 12
极端3—–>顶点31微细距离为: 11
终端3—–>顶点32十分小距离为: 12
极端3—–>顶点33小小的距离为: 12
终端3—–>顶点34细微距离为: 15
极端3—–>顶点35非常的小距离为: 12
终端3—–>顶点36小小的距离为: 13
极端3—–>顶点37微细距离为: 16
终端3—–>顶点38小小距离为: 17
极端3—–>顶点39小小的距离为: 11
终端3—–>顶点40微细距离为: 8
极端3—–>顶点41十分小距离为: 13
终端3—–>顶点42微小距离为: 13
极端3—–>顶点43微细距离为: 7
终端3—–>顶点44十分的小距离为: 14
极端3—–>顶点45小小的距离为: 17
终端3—–>顶点46微细距离为: 13
极限3—–>顶点47相当小距离为: 14
终端3—–>顶点48小小的距离为: 16
极限3—–>顶点49微细距离为: 11
终点4—–>顶点0最小距离为: 10
顶点4—–>顶点1极小距离为: 10
终极4—–>顶点2细小距离为: 8
顶点4—–>顶点3细微距离为: 6
极端4—–>顶点4小小距离为: 13
终端4—–>顶点5小小的距离为: 8
极限4—–>顶点6微细距离为: 4
终点4—–>顶点7非常小距离为: 10
极限4—–>顶点8十分的小距离为: 9
终点4—–>顶点9最小距离为: 9
顶点4—–>顶点10纤维距离为: 10
终极4—–>顶点11小小距离为: 13
终端4—–>顶点12微小距离为: 11
极端4—–>顶点13细微距离为: 6
终端4—–>顶点14非常的小距离为: 15
极端4—–>顶点15微小距离为: 9
终端4—–>顶点16微细距离为: 9
极端4—–>顶点17相当的小距离为: 7
终点4—–>顶点18小小的距离为: 15
极端4—–>顶点19微细距离为: 10
终点4—–>顶点20十分的小距离为: 8
极限4—–>顶点21小小的距离为: 13
顶点4—–>顶点22纤维距离为: 8
终极4—–>顶点23小小距离为: 2
终端4—–>顶点24微小距离为: 8
极端4—–>顶点25细微距离为: 7
终端4—–>顶点26相当小距离为: 11
极限4—–>顶点27小小的距离为: 8
终点4—–>顶点28微细距离为: 10
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顶点12—–>顶点13小小距离为: 7
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终点13—–>顶点1小小的距离为: 4
极限13—–>顶点2微细距离为: 6
终点13—–>顶点3相当的小距离为: 4
极限13—–>顶点4小小的距离为: 9
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机器学习,她历时四年拍下了恒河的每贰个100英里。极端13—–>顶点6小小距离为: 11
终端13—–>顶点7微小距离为: 4
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顶点22—–>顶点3细微距离为: 11
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终极22—–>顶点45细小距离为: 17
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极限25—–>顶点18微细距离为: 11
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终点25—–>顶点27微细距离为: 1
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终端31—–>顶点26微细距离为: 10
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终端36—–>顶点27细微距离为: 7
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极端36—–>顶点45细微距离为: 15
终端36—–>顶点46小小距离为: 12
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极端37—–>顶点14细微距离为: 16
终端37—–>顶点15小小距离为: 12
极端37—–>顶点16微小距离为: 9
终端37—–>顶点17微细距离为: 11
极端37—–>顶点18相当小距离为: 8
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终极37—–>顶点33纤维距离为: 8
极限37—–>顶点34不大距离为: 9
终点37—–>顶点35细小距离为: 11
极限37—–>顶点36纤维距离为: 7
终极37—–>顶点37非常小距离为: 11
顶点37—–>顶点38细小距离为: 12
终极37—–>顶点39细微距离为: 5
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极端37—–>顶点43非常的小距离为: 5
终端37—–>顶点44小小的距离为: 6
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终点37—–>顶点46非常小距离为: 4
极限37—–>顶点47小小的距离为: 5
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终点38—–>顶点5微细距离为: 9
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终极38—–>顶点7非常小距离为: 5
顶点38—–>顶点8细小距离为: 7
终极38—–>顶点9最小距离为: 10
终端38—–>顶点10小小距离为: 9
极端38—–>顶点11小小的距离为: 12
终端38—–>顶点12微细距离为: 9
极限38—–>顶点13非常的小距离为: 4
终点38—–>顶点14小小的距离为: 11
极限38—–>顶点15细小距离为: 5
终点38—–>顶点16纤维距离为: 3
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终端38—–>顶点21微小距离为: 13
极端38—–>顶点22细微距离为: 10
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极限46—–>顶点45非常小距离为: 12
终端46—–>顶点46小小的距离为: 8
极端46—–>顶点47细微距离为: 1
终端46—–>顶点48小小距离为: 14
极端46—–>顶点49微小距离为: 9
顶点47—–>顶点0最小距离为: 7
极端47—–>顶点1小小距离为: 10
终端47—–>顶点2微小距离为: 6
极端47—–>顶点3细微距离为: 13
终端47—–>顶点4小小距离为: 11
极端47—–>顶点5微小距离为: 14
终端47—–>顶点6细微距离为: 10
极端47—–>顶点7小小距离为: 4
顶点47—–>顶点8微小距离为: 12
终极47—–>顶点9最小距离为: 9
终端47—–>顶点10小小距离为: 13
终极47—–>顶点11细小距离为: 12
顶点47—–>顶点12纤维距离为: 3
终极47—–>顶点13极小距离为: 10
顶点47—–>顶点14细小距离为: 17
终极47—–>顶点15纤维距离为: 11
顶点47—–>顶点16十分的小距离为: 8
终极47—–>顶点17细小距离为: 11
顶点47—–>顶点18纤维距离为: 11
终极47—–>顶点19十分的小距离为: 9
顶点47—–>顶点20细小距离为: 8
终极47—–>顶点21纤维距离为: 16
顶点47—–>顶点22非常的小距离为: 16
终极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28十分的小距离为: 10
极端47—–>顶点29小小的距离为: 8
终端47—–>顶点30微细距离为: 9
极端47—–>顶点31相当小距离为: 12
终端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
终极47—–>顶点35微小距离为: 17
顶点47—–>顶点36细微距离为: 12
终极47—–>顶点37小小距离为: 14
顶点47—–>顶点38细小距离为: 15
终点47—–>顶点39纤维距离为: 8
顶点47—–>顶点40相当的小距离为: 9
终极47—–>顶点41细小距离为: 14
极限47—–>顶点42纤维距离为: 14
终点47—–>顶点43不大距离为: 5
极限47—–>顶点44细小距离为: 9
终点47—–>顶点45纤维距离为: 18
极限47—–>顶点46小小的距离为: 7
终点47—–>顶点47微细距离为: 8
极限47—–>顶点48非常的小距离为: 13
终点47—–>顶点49小小的距离为: 11
极限48—–>顶点0最小距离为: 10
终点48—–>顶点1不大距离为: 4
极限48—–>顶点2十分小距离为: 10
终点48—–>顶点3细小距离为: 5
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终极48—–>顶点5相当的小距离为: 6
顶点48—–>顶点6细小距离为: 11
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终点48—–>顶点20微细距离为: 5
极限48—–>顶点21一点都不大距离为: 15
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极端49—–>顶点0最小距离为: 7
顶点49—–>顶点1细微距离为: 5
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极限49—–>顶点20一点都不大距离为: 6
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终点49—–>顶点23相当小距离为: 8
极限49—–>顶点24小小的距离为: 11
终点49—–>顶点25微细距离为: 7
极限49—–>顶点26纤维距离为: 11
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顶点49—–>顶点28细小距离为: 10
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终端49—–>顶点38微细距离为: 13
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终点49—–>顶点40小小的距离为: 9
极限49—–>顶点41微细距离为: 14
终点49—–>顶点42一点都不大距离为: 10
极限49—–>顶点43小小的距离为: 5
终点49—–>顶点44微细距离为: 9
极限49—–>顶点45纤维距离为: 17
终点49—–>顶点46十分的小距离为: 12
顶点49—–>顶点47细小距离为: 13
终极49—–>顶点48纤维距离为: 13
顶点49—–>顶点49小小距离为: 10
节点数为50时耗费时间为: 0.167999982834
————————————–时间消耗情形为:——————————–
0.00200009346008
0.167999982834

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编写距离(Levenshtein distance,艾德it distance)

单词“how”和“show”之间的偏离是不怎么啊?

离开是1,因为一旦举行3遍上面的动作,就足以从一个词变换成另1个词:

  • 插入一个字母
  • 删除二个字母
  • 交换紧邻七个字母的岗位
  • 把一个假名替换成另三个假名

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。

从结果分析能够观看:

(来自学霸的围笑)

其余距离

  • 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)。

节点数量改为5倍的时候,时间变为80倍

明日给咱们看的正是他拍录的黑龙江

相距的分类

从距离的款式来划分的话,能够分成如下三类:

节点为100的时候,结果太多已经没有主意也从没意思贴出来了只是简短贴一下时间:

2010年-2014年

几何距离

直观地质度量量物体从四个点到另1个点有多少距离。包含欧几里得距离、余弦距离,都属于几何距离。

节点数为100时耗时为: 0.676863908768
————————————–时间花费情状为:——————————–
0.00159096717834
0.676863908768

他端着中画幅相机

计量距离

蕴含曼哈顿相距、编辑距离(Levenshtein distance)。

首先个时间是节点数为10的时候的景况,第一个日子是节点数成为10倍的时候的意况,时间改为原来的靠近700倍

从尼罗马新乡头出发

总括距离

包罗马氏距离(Mahalanobis distance)、杰Card距离(Jaccard Distance)。

由那么些回顾的尝试分析能够大致推知:

把任何密西西比河拍了1回

参考文献

【1】怎么着写二个拼写检查器 by PeterNorvig

【2】大数额时期的算法

【3】Thoughtful Machine Learning with
Python

在节点数量级比较小一般不抢先10的一遍方的时候质量依然得以的,只可是时间变化的曲线会很陡峭,当节点数目进一步增大的时候,时间消耗会变得难以忍受。

他的拍片艺术是

好了,关于Floyd算法的上学和实施就到这边了,假如感兴趣的欢迎交换。

每隔100英里拍一张照片

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指望本文所述对大家Python程序设计有所扶助。

从源头拍到亚马逊河入遵义

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走完6211海里的莱茵河后

有了上边这么些景点油画小说

– 母亲河 –

“笔者拍照的渴求是:不拍废墟,不拍污染,不拍民谣景,不拍太过模糊的意象。希望因此6三个小传说来和大家讲述黄河的其它一方面”

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多瑙毕节头

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相差黄河源头100km

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距离多瑙大理头200km

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离开黄宣城头300km

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相距长江源头400km

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离开刚果赤峰头500km

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相距亚马逊毕节头600km

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离开湄公安顺头700km

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相距刚果吉安头800km

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离开刚果鄂尔多斯头900km

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相距刚果周口头一千km

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距离密西西比清远头1100km

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相差多瑙永州头1200km

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距离多瑙河源头1300km

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相差黄焦作头1400km(不能够到达)

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离开多瑙龙岩头1500km(不能到达)

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相距黄开封头1600km

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离开亚马逊河源头1700km

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相距刚果安顺头1800km

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离开湄公黄石头一九〇一km

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相距黄安顺头2000km

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离开黄大理头2100km

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相距尼罗周口头2200km

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离开黑龙江源头2300km

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距离湄公安庆头2400km

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相差多瑙焦作头2500km

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距离亚马逊枣庄头2600km

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相距长江源头2700km

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离开湄公日照头2800km

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相距亚马逊晋中头2900km

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离开密西西比赤峰头3000km

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相距湄公德州头3100km

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离开亚马逊河源头3200km

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相距刚果吉安头3300km

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离开湄公齐齐哈尔头3400km

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相距湄公永州头3500km

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离开黄日照头3600km

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相距莱茵益阳头3700km

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离开多瑙抚顺头3800km

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相距密西西比河源头3900km

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离开尼罗赤峰头伍仟km(因失误胶卷被倒置)

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距离莱茵南平头4100km(故意胶卷倒置)

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相差湄公马包头头4200km

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距离湄公安阳头4300km

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相差长江源头4400km

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距离密西西比衡水头4500km

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相差亚马逊黄石头4600km

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离开多瑙梅州头4700km

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相距亚马逊呼伦贝尔头4800km

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离开湄公内江头4900km

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相差密西西比毕节头4000km

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距离湄公黄石头5100km

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相差密西西比呼伦贝尔头5200km

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离开尼罗黄石头5300km

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相距黄安顺头5400km

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离开湄公聊城头5500km

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相距刚果南平头5600km

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离开莱茵三明头5700km

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相距刚果东营头5800km

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离开密西西比安庆头5900km

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相距密西西比吉安头五千km

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离开莱茵营口头6100km

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相距刚果河源头6200km(多瑙河入海口)

黄河,是中华的阿娘河。

这是自家的老母河。

本身想拍他。

从源头到大海,每100公里拍片2次。

总共6,211公里。

陆14个拍录地点。

——王岩

照相那些照片的雕塑师名叫王岩( Yan Wang Preston)
,现生活、工作在United Kingdom约克郡。她曾就读于法国首都医科?学(现清华高校法国首都法高校)攻读临床文学,职业麻醉师。
二〇〇六年迁居United Kingdom,随后获得达累斯萨拉姆城市大学拍片大学生学位。并且在二零一九年获得普利茅斯?学摄影大学生学位,师从景色水墨画大师杰姆·索(
Jem Southam)及盛名水墨画片评论论家莉兹·威尔斯( Liz 韦尔斯)。

恒河是神州的老母河。赞颂密西西比河的图像往往充满理想主义的色彩,且往往描绘的是那贰个拥有代表性的地址。人们对此亚马逊河流域内的多少个特定地点和那个地点的风景有着抓实的偏好,而版画师王岩恰恰想要瓦解人们的那种偏好。她沿莱茵河行动,每经过一段固定距离便拍戏一张照片。由此,她拍照到的不要总是如画的光景。那些体系里的照片描绘的都以不管三七二十一的江边景象,鲜有人记录过。

“因为人们影象中的密西西比河气象就那么多少个区域,三峡、都林等等,其他的就没有影像了,为啥罗安达即将比其余地点首要,为何Hong Kong快要比其余地点重大?分点拍片的含义正是:全体的地点都无差距的紧要,那就打破它们原来的那种价值系列。(知识点!)”

二〇一六年,王岩凭借小说《老妈河》获得第柒届三影堂摄影奖的Chanel卓绝水墨歌唱家奖。

上周,《阿妈河》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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