MT sort

该代码实现了一个C程序,它接受一个自定义的字典序(由26个小写字母组成的新序列)和一个字符串,然后按照这个新字典序对字符串进行排序。程序首先建立字母到其在新字典序中位置的映射,然后使用qsort函数对字符进行排序,并输出结果。

     或许在某个平行宇宙,会存在一种语言,使用的字母和英语样,但字典序不一样
给出1个字典序和1个字符串,将字符串按新字典序排序。

格式
输入格式:第一行26个互不相同的小写字母,表示新型字典序;
第二行1个字符串,表示待排序字符串。
输出格式:1个字符串代表答案

样例 1
输入: qwertyuiopvmnbcxzasdfghjkl
         peace
输出: eepca

备注
其中:1≤字符串长度≤100000,字符串只包含小写字母

下面是代码实现: 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define N 100007

// 定义结构体X
typedef struct {
    char c;
    int x;
} X;

// 声明变量和数组
int a[30], len; // a数组用于记录字母出现的位置,len表示字符串长度
char s[N]; // 输入的字符串
X ans[N]; // 存储结果的结构体数组

// 比较函数,用于qsort排序
int compare(const void* a, const void* b) {
    X *pa = (X*)a;
    X *pb = (X*)b;
    return pa->x - pb->x; // 按照x升序排列
}

int main() {
    // 输入第一个字符串,并根据每个字母在字母表中的顺序建立映射
    scanf("%s", s);
    for (int i = 0; i < 26; i++)
        a[s[i]-'a'] = i;
    
    // 输入第二个字符串,并将每个字符转化为其在字母表中的序号存入结构体中
    scanf("%s", s);
    len = strlen(s);
    for (int i = 0; i <= len; i++) {
        ans[i].c = s[i];
        ans[i].x = a[s[i]-'a'];
    }
    
    // 对结构体按照x升序排序
    qsort(ans, len, sizeof(X), compare);
    
    // 输出结果
    for (int i = 0; i < len; i++)
        printf("%c", ans[i].c);
    printf("\n");
    
    return 0;
}

### DeepSort算法的性能评测方法与结果分析 DeepSort是一种基于深度学习的目标跟踪算法,在多目标跟踪领域具有广泛应用。其性能评测通常通过一系列标准指标来衡量,这些指标涵盖了准确性、实时性和覆盖率等多个维度。 #### 准确性的评估 DeepSort算法在准确度上的表现可以通过多种方式量化。例如,在MOTA16数据集测试中,LG-DeepSort相较于原始DeepSort算法提升了2.8%的准确率[^1]。这种提升主要体现在对复杂场景中小目标或遮挡目标的检测能力增强上。具体而言,在某些特定情况下(如图4.12中标记区域),LG-DeepSort成功检测到了原本由DeepSort漏检的目标对象[^1]。 #### 实时性的影响因素 尽管改进后的LG-DeepSort提高了精度,但在实际应用中可能会牺牲部分帧速率性能。实验数据显示,相比传统版本,LG-DeepSort每秒处理速度下降约2.18 frame/s[^1]。然而值得注意的是,随着硬件技术进步尤其是GPU算力增加,此类时间开销可显著减少甚至忽略不计[^1]。 #### 跟踪质量评价体系 对于任何一种多目标跟踪方案来说,除了基本的速度和精确程度外还需要考虑其他几个重要参数: - **Mostly Tracked (MT)** 和 **Mostly Lost (ML):** 它们分别表示在整个生命期内被持续监测超过80%的时间比例以及低于20%的情况数。显然前者越高而后者越低则代表更好的整体效果[^4]。 - 另外还有诸如ID Switches(IDS),Fragmentation(Frag)等补充项用于进一步细化评判标准[^3]。 #### 测试流程概述 为了全面了解某个特定实现下的DeepSort效能状况,研究者常借助专门设计好的平台比如 MOTChallenge 来完成定量统计工作。该过程大致分为以下几个环节:准备输入视频素材;调用相应脚本执行运算操作(像`show_results.py`这样的辅助程序可以帮助展示最终成果);最后利用内置功能或者第三方插件解析所得记录并绘制图表以便直观比较不同条件下产生的差异之处[^2]。 ```python # 示例代码片段:如何加载预训练模型进行预测 from deep_sort import nn_matching from deep_sort.detection import Detection from deep_sort.tracker import Tracker metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget) tracker = Tracker(metric) for detection in detections: tracker.predict() tracker.update(detections) ``` 以上就是关于DeepSort及其变体之一——LG-DeepSort的主要特性介绍及相关测评手段总结。
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