Manhattan distance的意思|示意

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Manhattan distance是测量两个点在平面上的距离的一种方法，又称曼哈顿距离或者L1距离。它得名于曼哈顿市的地图，因为在该地图上，两点之间的距离就是它们在纵横坐标轴上的差的绝对值之和。

在计算机科学中，Manhattan distance经常用于衡量距离。它通常用于解决某些问题，比如计算机视觉中图像识别、机器学习中的聚类算法、路径规划等等。

在计算机视觉中，Manhattan distance通常用于比较图像的相似度。在匹配数字、字母、字形等图案时非常有效。在这种情况下，应该使用灰度图像，并将它们转为二进制形式进行比较。

在聚类算法中，Manhattan distance通常与欧几里得距离一起使用。它们的区别在于Manhattan distance是在任意维度的网格空间中计算距离，而欧几里得距离是在连续空间中计算距离。

在路径规划中，Manhattan distance可以用于估计两点之间的实际距离。虽然它并不是最准确的距离测量方法，但在很多情况下它足够精确，在计算上也比其他方法更简单。

总之，Manhattan distance是一种常用的测量距离的方法。在计算机科学中可以应用于很多场景，对于对计算速度与效率要求较高的应用，Manhattan distance具有其独特的优势。