最大最小距离算法

Ⅰ 求二维平面中两弧线最小距离的算法

第一步:连接两圆心,如果和两个弧均有交点,则最近距离点即为两交点间距离,问题结束,否则下一步
第二步:用弧1的圆心与弧2中的两个端点相连,选取较短的那条连线,看这条线是否与弧1有交点,如果有,则最短距离为交点与端点的距离,问题结束.如果无,则用弧2的圆心与弧1的两个端点相连,类似上述的步骤进行操作.上述操作后均不存在交点,则下一步
第三步:连接弧1的端点与弧2的端点,产生四条连线,选出这四条线中最短的一条

Ⅱ 追及问题的最小距离和最大位移究竟怎么产生！

高中阶段追及问题主要解决加速追匀速、减速追匀速问题
时间关系 t1=t2
速度相等是最小距离和最大位移的临界条件。
加速追匀速，速度相等时两物体相距最远。
减速追匀速，速度相等时两物体相距最近。
不明追问。

Ⅲ 椭圆上的点和椭圆外任一点距离的最大和最小值问题

求解椭圆外一点到椭圆上的点的距离之最大值和最小值，这个问题由来已久。高中阶段在学习圆锥曲线时会涉猎这个问题，但是常规思路一般都会步入一元四次方程的领域,求解一元四次方程的超凡计算量让人望而生畏，能从理论上解决问题而不具操作性，因此只能是浅尝辄止。老夫利用二次曲线系及其退化、最简单形式的一元三次方程以及二元二次多项式在实域内的因式分解等相关初等知识来处理，从而“逃脱”求解一元四次方程的的“厄运”，实际上也表达了求解一元四次方程的另一数形结合途径。

基于椭圆的对称性及问题的一般性，为行文及表达方便，设椭圆离心率为e，椭圆外一点P(m，n)为第一象限内的任意点，椭圆上最小距离点为J( x1,y1),最大距离点为K(x2,y2),则点P必在J点和K点的法线上

具体来说处理这个问题分三步，椭圆方程为bx^2+ay^2-ab=0,p(m,n)第一象限点

1、求解一元三次方程的负实根，计算A、B、C、D、E、F、及三个判别式的值

2、判断P点位置与直线y=根号下a/b的位置关系，、根据位置关系代入相应的最值点坐标公式求出最大值最小值坐标

3、两点间距离公式求出最大与最小距离

搜遍互联网只有不得利小卖部的飞云荡荡才有跨越四次方程的正解，其他都是扯蛋之，不了了之，不能处理之，快快采纳之！！详细资料加v就给之，哈哈哈

Ⅳ 最大距离和最小距离

咱们先看第2小题，题设是已知定点和定直线，那么求定点到定直线上某一点的距离，你会想到点到直线的距离，想不到也没关系，你可以画个草图，多尝试几下就会发现这个题实际上就是求点到直线的距离；
然后是第1题，题设给的是两个定点，求的是经过其中一点，并与另一点距离最大的直线，你也可以画个图，试几下就会发现当它们垂直时距离最大；
做这种题，不要死记什么结论，重在理解，当你拿到一道题时，应该看清楚它的题目，记住它提供的每句话都是有用的，要善于挖掘题目隐含的信息，很多题只是形式上翻了新，但它们利用的原理没有变，你应该尝试着理解最基本的原理。

Ⅳ 圆x^2+y^2-2x+4y+4=0上的点到3x-4y+9=0最大距离是（ ）最小距离是（ ）

解析
圆 x²+y²-2x+4y+4=0
(x-1)²+(y+2)²-4-1+4=0
所以标准式子
(x-1)²+(y+2)²=1
圆心（1 -2）到直线的距离
|3+8+9|/5
=4
所以最大距离4+半径=4+1=5
最小距离 4-1=3

Ⅵ 最大最小距离聚类算法可以做什么

通常，为有监督分类提供若干已标记的模式(预分类过)，需要解决的问题是为一个新遇到的但无标记的模式进行标记。在典型的情况下，先将给定的无标记的模式用来学习〔训练)，反过来再用来标记一个新模式。聚类需要解决的问题是将已给定的若千无标记的模式聚集起来使之成为有意义的聚类。从某种意义上说，标一记也与聚类相关，但这些类型的标记是由数据驱动的，也就是说，只是从数据中得到这些标记。聚类与数据挖掘中的分类不同，在分类模块中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来:与此相似但又不同的是，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的类或者说“聚类”，并且使得在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。事实上，聚类算法中很多算法的相似性都是基于距离的，而且由于现实数据库中数据类型的多样性，关于如何度量两个含有非数值型字段的记录之间的距离的讨论有很多，并提出了相应的算法。在很多应用中，聚类分析得到的每一个类中的成员都可以被统一看待。

Ⅶ 若圆心O所在平面内有一点P,到圆上最大距离为9,最小距离为1,求圆心O半径.

分两种各种情况
1.点在圆内
圆上的最大距离是直径
直径过圆心
所以一个点到圆上的最大距离+最小距离等于直径
（两点间线段最短）
则半径r=5
2.点在圆外
同上理
d=最大距离-最小距离=8
r=4