以邻为伴，探索“K 近邻”的奥妙：在数字海洋中找到你的灵魂伴侣

2023-12-14 02:53:57

在浩瀚的数据世界中，如何快速找到与指定元素最接近的邻居？这个问题在各种领域都有着广泛的应用，例如数据挖掘、机器学习和计算机视觉等。LeetCode 题库中的第 2200 题：“找出数组中的所有 K 近邻下标”，正是这样一个有趣而富有挑战性的问题。

1. K 近邻的概念

K 近邻（K Nearest Neighbors，简称 KNN）是一种常用的非监督式学习算法，它通过计算数据集中每个样本与指定样本之间的距离，找出距离最接近的前 K 个样本，并根据这些近邻样本的属性来预测目标样本的类别或值。在 LeetCode 2200 题中，我们的目标是找到给定数组中与指定元素最接近的 K 个元素。

2. 算法思路和步骤

为了解决 LeetCode 2200 题，我们可以使用暴力搜索算法。具体步骤如下：

计算给定数组中每个元素与指定元素之间的距离。
将距离从小到大排序。
选择距离最小的前 K 个元素，并记录它们的索引。
返回这些索引。

3. 代码示例

def find_k_nearest_indices(nums, key, k):
  """
  Finds the indices of the K nearest neighbors of a given element in an array.

  Args:
    nums: The input array.
    key: The element to find the nearest neighbors of.
    k: The number of nearest neighbors to find.

  Returns:
    A list of the indices of the K nearest neighbors of the given element.
  """

  # Compute the distances between each element in the array and the given element.
  distances = [abs(num - key) for num in nums]

  # Sort the distances in ascending order.
  distances, indices = zip(*sorted(zip(distances, range(len(nums)))))

  # Select the K smallest distances.
  nearest_indices = indices[:k]

  # Return the indices of the K nearest neighbors.
  return nearest_indices


# Test the function.
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
key = 5
k = 3
nearest_indices = find_k_nearest_indices(nums, key, k)
print(nearest_indices)  # Output: [4, 3, 6]