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偶遇“曼哈顿距离”

偶遇“曼哈顿距离”这篇文章记录了作者在编写向量距离算法时,发现Copilot使用的`Math.abs(差值)`方法并非传统的欧几里得距离,而是计算了坐标轴上两点的绝对差之和。通过进一步探究,文章揭示了这就是著名的曼哈顿距离(Manhattan distance),并深入探讨了其概念、历史背景以及实际应用场景。曼哈顿距离源于19世纪赫尔曼·闵可夫斯基的研究,得名于曼哈顿城市规划中网格状街道的行车路径特征。与欧几里得距离不同,曼哈顿距离在计算时仅考虑坐标轴上的投影距离总和,这使得它在早期计算资源有限的情况下特别有用,因为它避免了复杂的平方根运算,只需进行简单的整型加减即可完成计算。然而,文章也指出,曼哈顿距离在高维数据中可能显得不够直观,并且通常会给出比欧几里得距离更高的数值结果。通过这篇文章,我们不仅理解了曼哈顿距离的数学定义和实际意义,还反思了其在不同场景中的适用性。你是否曾意识到这种距离计算方式背后的智慧?它如何影响着我们的数据处理与算法选择?这些问题或许能引发读者对更广泛的距离度量方法及其应用场景的思考。--DeepSeek

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