随笔分类 - 数论——曼哈顿&&切比雪夫距离

摘要：题意从

n

$n$ 个点中选择一点，使得其他点到其的切比雪夫距离最小（

0 < n \leq 1 e 5

$0 < n \leq 1e5$ ）. 分析定理：

(x_{1}, y_{1})

$(x_1, y_1)$ 与

(x_{2}, y_{2})

$(x_2, y_2)$ 的曼哈顿距离等于

(x_{1} - y_{1}, x_{1} + y_{1})

$(x_1-y_1, x_1+y_1)$ 与

(x_{2} - y_{2}, x_{2} + y_{2})

$(x_2-y_2, x_2+y_2)$ 的切比雪夫距离。转阅读全文

posted @ 2019-08-20 17:34 Rogn 阅读(797) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：定义在平面内， 1. 欧几里得距离（

E u c l i d e a n M e t r i c

$Euclidean Metric$ ）：

\sqrt{(x_{1} - x_{2})^{2} + (y_{1} - y_{2})^{2}}

$\sqrt {(x_1-x_2)^2 + (y_1-y_2)^2}$ . 2. 曼哈顿距离（

M a n h a t t a n D i s t a n c e

$Manhattan Distance$ ）：

\sqrt{(x_{1} - x_{2})^{2} + (y_{1} - y_{2})^{2}}

$\sqrt {(x_1-x_2)^2 + (y_1-y_2)^2}$ . 3. 切比雪阅读全文

posted @ 2019-08-20 14:58 Rogn 阅读(898) 评论(2) 推荐(0) 编辑

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