贪心算法,numpy,矩阵,外植
Greedy algorithm, numpy, matrix, explantation
距离
从0到1是1.0
从1到2是3.0
从0到2是2.0
D = [
[ 0, 1.0, 2.0],
[ 1.0, 0, 3.0],
[ 2.0, 3.0, 0]
]
所以我得到了一个看起来像上面的矩阵。
但我不太明白为什么这些措施与我 post 顶部给出的措施一样?
0到1的距离怎么是1.0?
啊...这是一个pre-loaded距离数组。
例如,点 0 是 (5,0),点 1 是 (4,0),点 2 是 (7,0)。然后D预加载inter-point距离,即D[from_point][to_point] = distance(from_point, to_point)
.
然后您可以参考矩阵,而不必重新计算距离。
距离
从0到1是1.0
从1到2是3.0
从0到2是2.0
D = [
[ 0, 1.0, 2.0],
[ 1.0, 0, 3.0],
[ 2.0, 3.0, 0]
]
所以我得到了一个看起来像上面的矩阵。
但我不太明白为什么这些措施与我 post 顶部给出的措施一样?
0到1的距离怎么是1.0?
啊...这是一个pre-loaded距离数组。
例如,点 0 是 (5,0),点 1 是 (4,0),点 2 是 (7,0)。然后D预加载inter-point距离,即D[from_point][to_point] = distance(from_point, to_point)
.
然后您可以参考矩阵,而不必重新计算距离。