Leetcode 合并区间

本文介绍了一种合并区间的算法实现,通过排序和遍历的方式,有效地将一系列可能存在交叠的区间进行合并,减少了不必要的重复区域,提高了数据处理效率。

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合并区间

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class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        if(intervals.length == 1) return intervals;
        // lambda表达式
        Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> {
            return o1[0] == o2[0] ? o1[1] - o2[1] : o1[0] - o2[0];
        });
        List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
        for(int i = 1; i < intervals.length; i++){
            int left = intervals[i - 1][0], right = intervals[i - 1][1];
            // 类似 [[1, 10],[2, 3],[4, 5]] 这种情况
            while(i < intervals.length && left <= intervals[i][0] && right >= intervals[i][1]){
                i++;
            }
            // 类似 [[1, 3],[2, 5],[4, 8]] 这种情况
            while(i < intervals.length && right >= intervals[i][0]){
                right = Math.max(intervals[i][1], right);
                i++;
            }
            List<Integer> temp = new ArrayList<>();
            temp.add(left);
            temp.add(right);
            list.add(temp);
            if(i == intervals.length - 1){
                List<Integer> last = new ArrayList<>();
                last.add(intervals[intervals.length - 1][0]);
                last.add(intervals[intervals.length - 1][1]);
                list.add(last);
            }
        }
        int[][] res = new int[list.size()][2];
        int index = 0;
        for(int i = 0; i < list.size(); i++){
            res[index][0] = list.get(i).get(0);
            res[index][1] = list.get(i).get(1);
            index++;
        }
        return res;
    }
}
### Swin Transformer 论文精读:Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型,其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度,同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段(Stage),每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络(如 ResNet),Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中,输入特征图被划分为不重叠的窗口,并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互,在下一个 Block 中对窗口进行移位操作(Shifted Windows)。这种方式既减少了计算量,又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision TransformerViT)在整个图像上应用自注意力机制,导致计算复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内,将复杂度降低到 $O(n)$,使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外,移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动,从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色: - **ImageNet 分类任务**:Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**:在 COCO 数据集上,Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能,mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**:在 ADE20K 数据集上,Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究,验证了以下几个关键组件的有效性: - **窗口大小的影响**:较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文,但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**:实验证明,移位机制可以显著提升模型性能,尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**:通过对比不同层级深度和通道配置,论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
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