set妙用 1.维护一个大小最大位k的set set中数据是有顺序的 2.每次新加一个数据,只需要比较该数据加入 有没有带来变化 3.找到 >= 新数据-t的数据对应的迭代器 pos 4.如果找到了 pos != window.end(),并且该数据不大于当前数据+t( *pos - nums[i] <= t) ,则返回正确 5.该代码有缺陷,最好将数据变为long,再进行比较 bool containsNearbyAlmostDuplicate(vector<int>&…

217. Contains Duplicate Given an array of integers, find if the array contains any duplicates. Your function should return true if any value appears at least twice in the array, and it should return false if every element is distinct. 判断数组是是否含有重复元素.…

Contains Duplicate III Given an array of integers, find out whether there are two distinct indices i and j in the array such that the difference between nums[i] and nums[j] is at most t and the difference between i and j is at most k. 关于上述题意,我们可以转化为两…

Given an array of integers, find out whether there are two distinct indices i and j in the array such that the difference between nums[i] andnums[j] is at most t and the difference between i and j is at most k. public class Solution { public boolean…

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝…

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考…

达神题解传送门:http://blog.csdn.net/dad3zz/article/details/50638360 说一下我对这个模板的理解: 看到这个方法很容易不知所措,因为动态K值需要套树状数组,而我一开始根本不知道该怎么套,, 学习吧,,, 然后我自己脑补如果不套会如何?后来想到是查询O(logn),修改是O(nlogn),很明显修改的复杂度太大了,为了降低修改的复杂度,我们只得套上树状数组来维护前缀和使它的n的复杂度降低为logn,从而修改的复杂度变为O(log2n).但因为我们套…

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导…

本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著,王斌翻译的<大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理>一书. KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数. KMeans算法本…

链接 这树着实不好理解啊 讲解http://www.cnblogs.com/pony1993/archive/2012/07/17/2594544.html 对于找K值 右区间的确定不是太理解..先当模板贴着吧 #include <iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<stdlib.h> using namespace std; #def…