记一道有趣的题:P题意这道题很有意思。给定地图上若干个黑色的点，求这样一个点的坐标，满足其到图中任何一个黑色点的最大曼哈顿距离最小。\(max(|a-x_i|+|b-y_i|),i=1,2..k\)方法一曼哈顿距离和且比雪夫距离可以互相转化，曼哈顿转切比雪夫如下：\((x,y)\to(x+y,x-y)\)转化后

批：赛时很快想到切比雪夫后就跳进主席树里出不来了。一个很妙的题。首先分\(x+y\)的奇偶性黑白染色后黑色和白色不可达。然后对于同一个颜色的点易得\(dis=\max(|x1-x2|,|y1-y2|)\)，即切比雪夫距离。这个时候就可以直接上主席树了，但太复杂不是正解。最简单的解法是：我们充分

感觉我是全世界最后一个会这个东西的。三种常见的距离表示方法是欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离。欧几里得距离：\(dis(i,j)=\sqrt{(x_i-x_j)^2+(y_i-y_j)^2}\)，最常用的距离表示法，适合在坐标系中使用。曼哈顿距离：\(dis(i,j)=|x_i-x_j|+|y_i-y_j|\)，适合在网格图中使

先说知识点。曼哈顿距离:横纵坐标距离差的绝对值的和，即|X1-X2|+|Y1-Y2|,离(0,0)点曼哈顿距离为1的点形成的是一个旋转45度后的正方形切比雪夫距离:横纵坐标距离差的绝对值的最大值，即max(|X1-X2|,|Y1-Y2|),离(0,0)点切比雪夫距离为1的点形成的是一个不旋转的正方形曼哈

雪崩有四个要素：地形(terrain)，天气(weather)，雪层(snowpack)和人(humanfactor)天气和雪层都非常复杂。天气的复杂在于每时每刻都在变化，天气本身也有多个不同的数据纬度：温度，风速，风向，阳关，地表温度等等雪层同样非常复杂，同一座山，不同海拔和不同位置的雪层有很大的差别。和天气类似，

2024-04-0715:42Status:#zettelkastenTags:#algorithm/distance算法中的距离欧式距离曼哈顿距离d(A,B)=|x1-x2|+|y1-y2|切比雪夫距离d(A,B)=max(|x1-x2|,|y1-y2|)上面两种距离的相互转换曼哈顿坐标系是通过切比雪夫坐标系旋转 45度 后，再缩小

真是快呀

曼哈顿距离：51nod1213|POJ3241切比雪夫距离：ARC076B欧几里得距离：P6362异或：CF888G|nowcoder920B(题面·题解)大佬博客：1|2

切比雪夫多项式通常我们使用切比雪夫多项式时都在范围[-1,1]之间。定义切比雪夫多项式在[-1,1]上的定义是：\(T_n(x)=cos(narccos(x)),-1\leqx\leq1\)，其中，T_n(x)是阶数为n的切比雪夫多项式。性质\(T_n(x)\)是n阶多项式。\(T_n(x)\)的奇偶性和n的奇偶性一致。\(T_n(x)\)在区

【笔记】曼哈顿距离与切比雪夫距离的互化图源：https://www.cnblogs.com/SGCollin/p/9636955.html曼哈顿距离：\(|x_a-x_b|+|y_a-y_b|\)切比雪夫距离：\(\max(|x_a-x_b|,|y_a-y_b|)\)在有的题目中，要求是一种距离，但使用另一种距离更加方便。比如曼哈顿距离就可以将两维拆

[TJOI2013]松鼠聚会题解切比雪夫距离切比雪夫距离指的是在平面上的两个点\((x_1,y_1)\),\((x_2,y_2)\)之间横纵坐标之差绝对值中的大者。用公式表示则是\(f(a,b)=max(|x_a-x_b|,|y_a-y_b|)\)。切比雪夫距离与曼哈顿距离之间可以相互转换切比雪夫—>曼哈顿：\((x_1,y_1)\),\((x

前置知识：一般分配律：\(\displaystyle\sum_{\substack{j\inJ\\k\inK}}a_jb_k\)\(=\displaystyle\sum_{\substack{j\inJ}}\displaystyle\sum_{\substack{k\inK}}a_jb_k\)\(=(\displaystyle\sum_{\substack{j\inJ}}a_j)(\displaystyle\sum_{\substac

定义设二维平面中的两点\(A(x_1,y_1)\)，\(B(x_2,y_2)\)，定义它们之间的切比雪夫距离为\[d(A,B)=\max\{|x_1-x_2|,|y_1-y_2|\}\]切比雪夫距离与曼哈顿距离思考一下两者的联系。\(A\)和\(B\)的曼哈顿距离：\[d(A,B)=|x_1-x_2|+|y_1+y_2|\]\[=\max\{x_1-x_2+y_1-y_2,x_1-x_2+y

本文主要讲述这三种常见距离算法：欧氏距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离。1.欧氏距离欧氏距离是最易于理解的一种距离算法。在数学的平面直角坐标系中，设点\(A,B\)的坐标分别为\(A(x_1,y_1),B(x_2,y_2)\)，求点\(A,B\)之间的距离，我们一般会使用如下公式：\[\left|AB\right|=

切比雪夫距离目录切比雪夫距离概念理解计算公式推广概念在数学中，切比雪夫距离（Chebyshevdistance）或是L∞度量，是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。以数学的观点来看，切比雪夫距离是由一致范数（uniformnorm）（或称为上确界范数）所衍生的度量，

要不是做JOI我还不知道有这个东西。定义我们知道曼哈顿距离。假如点\(a\)坐标为\((x1,y1)\)，点\(b\)坐标为\(x2,y2\)，那么他们的曼哈顿距离为：\(|x1-x2|+|y1-y2

不知道取什么标题（假设有一个问题，让你走从\((0,0)\)走\(m\)步，每步选横坐标或总左边\(+1\)或\(-1\)，走到\((x,y)\)的方案数。直接做的话很麻烦：计算\(+1\)的步的

 

目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础从FIR数字滤波器的系统函数可以看出，极点都是在Z平面的原点，而零点的分布是任意的。不同的分布对应不同的

马尔科夫不等式（Markovinequality）任取非负随机变量$X$，则$\foralla>0$有$P(X\gea)\le\frac{E(X)}a$证明：任取\(a>0\)，设\(Y_a=\begin{cases}0&(X<a)\\a&

M.ShortQuestion  题意:求\(\sum\limits_{i=1}^{n}\sum\limits_{j=1}^{n}\min\left(\left|p_i-p_j\right|,\left|q_i-q_j\right|\right)\)的值  首先带上

题意:多组样例，对于每组样例，先给出一个n和m，n代表点的个数，m代表询问的个数，接下来n行，每行3个数(xi,yi,wi)，分别代表第i个点的坐标和权值，对于每组询问，首先给出一个坐标，让我们求