c. manhattan subarrays
时间: 2023-04-15 20:01:23 浏览: 65
c. 曼哈顿子数组
曼哈顿子数组是指在一个二维数组中,以曼哈顿距离为1的方式选取一些元素,形成的子数组。曼哈顿距离是指两个点在坐标系上的横纵坐标差的绝对值之和。例如,(1,2)和(3,5)之间的曼哈顿距离为|1-3|+|2-5|=5。
曼哈顿子数组的应用非常广泛,例如在图像处理中,可以用曼哈顿子数组来表示图像的边缘信息。在机器学习中,曼哈顿子数组也可以用来表示数据的特征。
要求给定一个二维数组,求其中所有的曼哈顿子数组。
相关问题
MANHATTAN_DIS
MANHATTAN_DIS是曼哈顿距离(Manhattan Distance)的缩写,也称为城市街区距离或L1距离。它是计算两个点在标准坐标系中的距离的一种方法。曼哈顿距离是通过将两个点之间的水平和垂直距离相加来计算的,而不考虑斜线距离。
假设有两个点A(x1, y1)和B(x2, y2),它们之间的曼哈顿距离可以通过以下公式计算:
MANHATTAN_DIS = |x1 - x2| + |y1 - y2|
其中,|x1 - x2|表示x1和x2之间的绝对值,|y1 - y2|表示y1和y2之间的绝对值。
曼哈顿距离在计算机科学和数据分析中经常被使用,特别是在路径规划、图像处理和聚类分析等领域。它的优点是计算简单且直观,可以用于处理离散的数据点。
manhattan distance
中间距离(Manhattan Distance)是用来衡量两点之间距离的一种度量方法,也称作“L1距离”或“绝对值距离”。曼哈顿距离(Manhattan Distance)也被称为城市街区距离(City Block Distance),是指两点在一个坐标系上的横纵坐标差的绝对值之和,通常用于计算在网格状的道路网络上从一个点到另一个点的距离。
例如,在一个二维坐标系上,点A的坐标为(1,3),点B的坐标为(4,6),则它们之间的曼哈顿距离为:|1-4|+|3-6|=3+3=6。
在机器学习领域,曼哈顿距离也常被用于计算特征向量之间的距离或相似度,尤其是在处理稀疏数据时,因为计算曼哈顿距离只需要考虑非零元素的绝对值之和,而不必计算所有元素之间的差。
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