汉明专题
常用的相似度计算方法----欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离、余弦、汉明距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离
在深度学习以及图像搜索中，经常要对特征值进行比对，得到特征的相似度，常见的特征值比对方法有汉明距离、余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离等，下面对各种比对方法分别进行介绍。 目录 1汉明距离 2余弦相似度 3欧式距离 4曼哈顿距离 5切比雪夫距离 6闵可夫斯基距离 7马氏距离 1汉明距离 汉明距离/Hamming Distance也能用来计算两
距离度量方法——余弦相似度、汉明距离、马氏距离、编辑距离
目录 一、 余弦相似度（Cosine Similarity） 1、简介 2、代码实现 二、汉明距离（Hamming Distance） 1、简介 2、代码实现 三、马氏距离（Mahalanobis Distance） 1、简介 2、代码实现 四、编辑距离（Levenshtein Distance） 1、简介 2、代码实现 一、 余弦相似度（Cosine Similar
leetcode-数字的补数汉明距离
476. 数字的补数 题解： 找到与num的二进制表示长度相同的，但每一位都是1的数。这个数可以通过首先找到最高位的1，然后该位及其左侧的所有位都设置为1来获得。例如，如果num是5（二进制表示为101），那么这个数就是7（二进制表示为111）。将这个数与原数进行异或操作。异或操作（XOR, ^）在二进制层面上为：相同得0，不同得1。因此，num和步骤1中得到的数异或的结果正是num的每一位取
matlab实现汉明窗低通滤波器，汉宁窗带通滤波器，布莱克曼窗高通滤波器，矩形窗的带阻滤波器。
1 汉明窗低通滤波器 ： 在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器，可以提供更突出的频率特性。 下面是一个示例代码，演示如何在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器： % 定义滤波器参数fs = 1000; % 采样频率cutOffFreq = 100; % 截止频率filterOrder = 50; % 滤波器阶数% 计算归一化的截止
461. Hamming DistanceI(汉明距离)
问题描述 两个整数之间的 汉明距离 指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给你两个整数 x 和 y，计算并返回它们之间的汉明距离。 问题分析 因为计算机存储数字就是采用的二进制，所以我们只需要用逻辑异或就能求出两个数字二进制的二进制不同的个数，然后采用移位得到每一个二进制位是否相同，逻辑异或之后为1代表之前的两个数字在这一位是不相同的，所以我们只需要统计新数字中二进制数中1的个数
2327. 知道秘密的人数；1722. 执行交换操作后的最小汉明距离；2537. 统计好子数组的数目
2327. 知道秘密的人数 核心思想：动态规划，每天的人可以分为三种，可分享秘密的人，不可分享秘密的人，忘记秘密的人。定义f[i]为第i天可分享秘密的人，那么第(i+delay ,i+forget)天，会增加f[i]个可分享秘密的人，如果i+delay超过了n，那么它只能是不可分享秘密的人，然后我们只需要统计最后一天不可分享秘密的人，然后和可分享秘密的人加起来，忘记秘密的人不用考虑它。 1
「优选算法刷题」：汉明距离
一、题目 两个整数之间的 汉明距离 指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给你两个整数 x 和 y，计算并返回它们之间的汉明距离。 示例 1： 输入：x = 1, y = 4输出：2解释：1 (0 0 0 1)4 (0 1 0 0)↑ ↑上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。 示例 2： 输入：x = 3, y = 1输出：1
leetcode_461_ 汉明距离_easy
两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给出两个整数 x 和 y，计算它们之间的汉明距离。 注意：0 ≤ x, y < 231. 示例: 输入: x = 1, y = 4输出: 2解释:1 (0 0 0 1)4 (0 1 0 0)↑ ↑上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。 class Solution {public:int hamm
LintCode 1217. 总汉明距离 JavaScript算法
描述 两个整数之间的汉明距离是相应位不同的位置数。 现在你的工作是找到所有给定数字对之间的总汉明距离。 说明 1.给定数组的元素在0到10^9的范围内 2.数组长度不超过10^4。 样例 - 例1:输入: [4, 14, 2]输出: 6解释：在二进制表示中，4是0100,14是1110,2是0010（只是显示在这种情况下相关的四个位）。 所以答案是：汉明距离(4,14) + 汉明
leetcode 477. Total Hamming Distance | 477. 汉明距离总和
题目 https://leetcode.com/problems/total-hamming-distance/ 题解 class Solution {public int totalHammingDistance(int[] nums) {int N = nums.length;int[] count = new int[32];for (int n : nums) {for (in
leetcode 477. 汉明距离总和——超出时间限制
477. 汉明距离总和 题目 两个整数的 汉明距离 指的是这两个数字的二进制数对应位不同的数量。计算一个数组中，任意两个数之间汉明距离的总和。 示例 输入: 4, 14, 2输出: 6解释: 在二进制表示中，4表示为0100，14表示为1110，2表示为0010。（这样表示是为了体现后四位之间关系）所以答案为：HammingDistance(4, 14) + HammingDist
欧氏距离，曼哈顿距离，夹角余弦距离，切比雪夫距离，汉明距离，闵可夫斯基距离，马氏距离
目录 1.欧式距离EuclideanDistance 2. 曼哈顿距离(ManhattanDistance) 3. 夹角余弦 4.汉明距离(Hamming Distance) 1.欧式距离EuclideanDistance 欧式距离：也称欧几里得距离，在一个N维度的空间里，求两个点的距离，这个距离肯定是一个大于等于零的数字，那么这个距离需要用两个点在各自维度上的坐标
Atitti knn实现的具体四个距离算法 欧氏距离 余弦距离 汉明距离 曼哈顿距离
Atitti knn实现的具体四个距离算法 欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离 1.Knn算法实质就是相似度的关系1 1.1.文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用1 2.汉明距离1 2.1.历史及应用1 3.曼哈顿距离2 3.1.SimHash + 汉明距离3 3.2.、简单共有词4 1. Knn算法实质就是相似度的关系 1.1.
机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)（2）
KNN-手写数字数据集： 使用sklearn中的KNN算法工具包（ KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离； 运行结果：（大概要运行4分钟左右） 代码： import pandas as pdimport osdef hamming(str1, str2):if len(str1) != len(str2):
机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)
KNN-手写数字数据集： 使用sklearn中的KNN算法工具包（ KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离； 分段解释代码： import osimport pandas as pdfrom Levenshtein import hamming 导入所需的库，包括os用于文件操作，pandas用于数据处理，以及h
【Java】LeetCode - 位运算 - #461 汉明距离
力扣力扣 https://leetcode-cn.com/problems/hamming-distance/ #461 汉明距离 汉明距离广泛应用于多个领域。在编码理论中用于错误检测，在信息论中量化字符串之间的差异。 两个整数之间的汉明距离是对应位置上数字不同的位数。 两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给出两个整数 x 和 y，计算它们之
力扣-461.汉明距离
Method 1 直接比较x，y二进制中的每一位，如果不同则cnt加一，并且x，y每次右移一位 class Solution {public:int hammingDistance(int x, int y) {int cnt = 0;while(x > 0 && y > 0) {if((x & 1) != (y & 1)) cnt++;x >>= 1;y >>= 1;}while(x >
力扣-461.汉明距离
Method 1 直接比较x，y二进制中的每一位，如果不同则cnt加一，并且x，y每次右移一位 class Solution {public:int hammingDistance(int x, int y) {int cnt = 0;while(x > 0 && y > 0) {if((x & 1) != (y & 1)) cnt++;x >>= 1;y >>= 1;}while(x >
461.汉明距离·Brian Kernighan 算法
链接：https://leetcode.cn/problems/hamming-distance/solution/chun-c-by-xun-ge-v-bzf6/ 来源：力扣（LeetCode） 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 题目 示例 思路 解题思路 两个数字对应二进制位不同的位置的数目。只需将两个数按位异或就可以得到不同位数的
一文读懂数字信号处理中的汉明编码Hamming Coding
一、什么是汉明编码？ 汉明编码（Hamming Coding）属于前向纠错编码（Forword Error Correction Coding）的一种，除汉明编码外，前向纠错编码通常还包括BCH码，Reed-solomon（RS）码，卷积编码等。前向纠错编码技术通常分为两部分，一是在发射端，对信源进行编码，二是在接收端，对接收数据进行解码、检错、纠错。 二、汉明编码是如何纠错的？
【刷题笔记10.6】LeetCode：汉明距离
LeetCode：汉明距离 一、题目描述 两个整数之间的汉明距离是指这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给你两个整数x 和 y，计算并返回他们之间的汉明距离。 二、分析及代码实现 对于汉明距离问题我们其实可以将其转换为：计算x 和 y按位异或后求结果中1 的位数。 本题这里我们给出两种解题方法： 方法1：内置位计数功能 class Solution {public int h
c语言练习题80：汉明距离
汉明距离 题⽬描述： 两个整数之间的 汉明距离 指的是这两个数字对应⼆进制位不同的位置的数⽬。 给你两个整数 x 和 y，计算并返回它们之间的汉明距离。 ⽰例 1： 输⼊：x = 1, y = 4 输出：2 解释： 1 (0 0 0 1) 4 (0 1 0 0) ↑ ↑ • ⽰例 2： 输⼊： x = 3, y = 1 输出：1 解法（位运算）：