Editing a Book UVA - 11212 IDA*

本文介绍了一种基于IDA*算法的经典题目解决思路,重点讨论了剪枝与复制黏贴操作的应用。通过计算错位数量评估状态距离目标状态的距离,并采用深度优先搜索策略结合剪枝技巧来高效求解。

紫书的思路   主要一个是剪枝  一个是复制黏贴操作  经典的IDA*题 内附注释

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int maxd;
int a[15];

int h() {
  int cnt = 0;
  for(int i = 0; i < n-1; i++)  //计算错位的排序  最后一位需要单独计算
    if(a[i]+1 != a[i+1]) cnt++;
  if(a[n-1] != n) cnt++;
  return cnt;
}

bool is_sorted() {
  for(int i = 0; i < n-1; i++)
    if(a[i] >= a[i+1]) return false;
  return true;
}



bool dfs(int d,int maxd){
if(d*3 + h() > maxd*3) return false;  //剪枝,由书上可以知道一次更改最多只能实现3个排序正确如果(maxd-h)*3>h()肯定就不行了剪掉
  if(is_sorted()) return true;

  int b[15],olda[15];
  memcpy(olda,a,sizeof(a));  //把原始数据保护好
  for(int i=0;i<n;i++){
    for(int j=i;j<n;j++){
       int cnt=0;
       for(int k=0;k<n;k++)
        if(k<i||k>j)b[cnt++]=a[k];    //把要复制的内容放在b里面
        for(int k=0;k<=cnt;k++){
            int cnt2=0;
            for(int p=0;p<k;p++)a[cnt2++]=b[p];
            for(int p=i;p<=j;p++)a[cnt2++]=olda[p];  //黏贴操作
            for(int p=k;p<cnt;p++)a[cnt2++]=b[p];
            if(dfs(d+1,maxd))return 1;   
            memcpy(a,olda,sizeof(a));  //取消这一次对其做出的更改,类似取消vis[i]=1 标记为vis[i]=0;实现全面搜索一遍
        }

    }
  }
  return 0;
}

int main(){
    int kase=1;
while(scanf("%d",&n)==1&&n){
    for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);
     if(is_sorted()){
        printf("Case %d: 0\n",kase++);
        continue;
     }
     for(maxd=1;;maxd++){//不需要设置上限,因为是从小到大的,搜到了自然会break输出break就好了
        if(dfs(0,maxd)){
            break;
        }
     }
     printf("Case %d: %d\n",kase++,maxd);
}
return 0;
}

 

### 基于扩散模型的无训练音频编辑框架 #### 概述 为了满足无需额外训练即可执行高质量音频编辑的需求,研究者们探索了一种基于预训练扩散模型的方法。这种方法允许直接操作音频信号,在不改变其基本结构的前提下调整特定属性,如音调、语速或背景噪声水平。 #### 实现方式 该框架的核心在于利用预先训练好的条件扩散模型作为基础架构[^3]。通过微调输入特征而不是重新训练整个网络权重来适应不同的编辑需求。具体而言: - **特征提取**:从原始音频文件中抽取梅尔频谱图或其他形式的时间频率表示; - **条件编码**:将目标修改指令转换成可以被扩散模型理解的形式; - **反向采样过程**:根据给定条件逐步逆推生成期望效果下的新音频样本; 值得注意的是,由于采用了已经充分优化过的大型语言模型作为后台支持,因此能够有效减少计算资源消耗并提高处理效率。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline, DDIMScheduler model_id = "path_to_pretrained_model" scheduler = DDIMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, num_train_timesteps=1000) pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to("cuda") def edit_audio(audio_input, condition): # 将音频转化为适合模型接收的数据格式 input_features = preprocess(audio_input) with torch.no_grad(): outputs = pipe(input_features, guidance_scale=7.5, eta=0.0, strength=condition) edited_audio = postprocess(outputs["sample"]) return edited_audio ``` 上述代码片段展示了一个简化版的操作流程,其中`preprocess()`函数负责准备合适的输入数据,而`postprocess()`则用来恢复最终输出为可播放的声音文件。 #### 应用场景 此类技术特别适用于那些希望快速获得定制化声音素材而不愿投入过多时间成本进行专门培训的人群,比如播客创作者或者短视频制作者等。
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