怎么用切比雪夫距离换掉对角线距离
时间: 2023-09-29 08:10:19 浏览: 35
切比雪夫距离是一种计算两个向量之间距离的方法,它的计算方式是将两个向量对应位置的差的绝对值取最大值。如果要用切比雪夫距离代替对角线距离,可以将对角线距离的计算方式改为将两个向量对应位置的差的绝对值取最大值。具体来说,如果两个向量为x和y,它们的对角线距离可以用以下公式计算:
d = sqrt(sum((xi - yi)^2))
其中xi和yi分别表示向量x和y的第i个元素,sum表示对所有元素求和,sqrt表示对结果取平方根。如果要用切比雪夫距离代替对角线距离,可以将公式中的(xi - yi)^2改为|xi - yi|,即:
d = sum(|xi - yi|)
这样计算出来的距离就是切比雪夫距离了。
相关问题
曼哈顿距离和切比雪夫距离
曼哈顿距离和切比雪夫距离都是常见的距离度量方式。
曼哈顿距离又叫曼哈顿街区距离或者城市街区距离,它是两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。在二维平面坐标系中,两个点的曼哈顿距离为它们在 x 轴上的距离之差与在 y 轴上的距离之差的绝对值之和。在三维空间中,曼哈顿距离为两个点在三个坐标轴上的距离之和。
切比雪夫距离是指在坐标系中,两个点在各个坐标轴上的数值差的绝对值的最大值。在二维平面坐标系中,两个点的切比雪夫距离为两个点在 x 轴上的距离之差与在 y 轴上的距离之差的最大值。在三维空间中,切比雪夫距离为两个点在三个坐标轴上的距离之差的绝对值的最大值。
一般来说,曼哈顿距离更适合在城市街区等网格状结构下的距离度量,而切比雪夫距离更适合在棋盘格等网格状结构下的距离度量。
切比雪夫距离python
切比雪夫距离是一种用于计算两个向量之间的距离的方法,它是指在一个n维空间中,两个点之间的距离是它们各坐标数值差的绝对值的最大值。在Python中,可以使用以下代码计算切比雪夫距离:
```
def chebyshev_distance(x1, y1, x2, y2):
return max(abs(x1 - x2), abs(y1 - y2))
print(chebyshev_distance(1, 2, 4, 6))
```
这段代码中,`chebyshev_distance`函数接受四个参数,分别是两个点的x坐标和y坐标,返回它们之间的切比雪夫距离。在这个例子中,输出结果为3,表示从(1,2)到(4,6)的最短距离为3。
另外,引用中的代码展示了如何使用Minkowski距离计算两个向量之间的距离,而引用中的代码展示了如何使用标准化欧几里得距离计算两个向量之间的距离。这些方法都是用于计算向量之间的距离的常用方法。