Escape(匈牙利算法变形)

Siamese网络与匈牙利算法在目标跟踪中的研究与应用 随着深度学习技术的不断发展,Siamese网络、YOLO系列算法和SSA算法等基于深度学习的目标跟踪算法逐渐成为研究热点。在Siamese网络中,两个并行的卷积神经网络分别提取目标图像和背景图像的特征,并将特征向量输入到一个损失函数中,损失函数根据两个特征向量的相似度计算出一个损失值。Siamese网络是一种特殊的卷积神经网络,它由两个并行的卷积神经网络组成,分别用于提取目标图像和背景图像的特征,并通过一个损失函数来计算两个图像之间的相似度。2. 目标跟踪算法概述。1. 引言。 阅读详情

Link:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3605


Problem:

Escape

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 5145    Accepted Submission(s): 1346


Problem Description
2012 If this is the end of the world how to do? I do not know how. But now scientists have found that some stars, who can live, but some people do not fit to live some of the planet. Now scientists want your help, is to determine what all of people can live in these planets.
 

Input
More set of test data, the beginning of each data is n (1 <= n <= 100000), m (1 <= m <= 10) n indicate there n people on the earth, m representatives m planet, planet and people labels are from 0. Here are n lines, each line represents a suitable living conditions of people, each row has m digits, the ith digits is 1, said that a person is fit to live in the ith-planet, or is 0 for this person is not suitable for living in the ith planet.
The last line has m digits, the ith digit ai indicates the ith planet can contain ai people most..
0 <= ai <= 100000
 

Output
Determine whether all people can live up to these stars
If you can output YES, otherwise output NO.
 

Sample Input
  
1 1 1 1 2 2 1 0 1 0 1 1
 

Sample Output
  
YES NO
 


#include<iostream>  
#include<cstdio>  
#include<list>  
#include<algorithm>  
#include<cstring>  
#include<string>  
#include<queue>  
#include<stack>  
#include<map>  
#include<vector>  
#include<cmath>  
#include<memory.h>  
#include<set>  
   
#define ll long long  
#define LL __int64  
#define eps 1e-8  
const ll INF=9999999999999;  
   
using namespace std;  
   
#define M 400000100  
   
#define inf 0xfffffff  
   
//vector<pair<int,int> > G;  
//typedef pair<int,int> P;  
//vector<pair<int,int>> ::iterator iter;  
//  
//map<ll,int>mp;  
//map<ll,int>::iterator p;  
   
//vector<int>G[8000];  
   
int mp[100012][22];  
int num[22];  
int marry[22];  
bool vis[22];  
int tempmp[22][100012];  
   
int dis[2][4]={0,-1,0,1,1,0,-1,0};  
   
int n,m,k;  
   
void clear()  
{  
    memset(tempmp,0,sizeof(tempmp));  
    memset(marry,0,sizeof(marry));  
    memset(num,0,sizeof(num));  
    memset(vis,false,sizeof(vis));  
    memset(mp,0,sizeof(mp));  
    /*for(int i=0;i<=n;i++) 
        G[i].clear();*/ 
}  
   
bool dfs(int x)  
{  
    for(int i=0;i<m;i++)  
    {  
        if(mp[x][i] && !vis[i])  
        {  
            vis[i]=true;  
            if(marry[i]<num[i])//这里的标记数组不一样了,不是之前的简单以为就能解决的,要是一个二维的,而且要遵循星球所住人数有限的限定  
            {  
                tempmp[i][marry[i]++]=x;//这里的marry数组跟以前意义大不一样,marry[i]=j,就是i跟左集合中的点匹配了j次  
                return 1;  
            }  
            for(int j=0;j<marry[i];j++)//比如marry[i]=j,要在i与各个点匹配中去寻找,  
            {  
                if(dfs(tempmp[i][j]))  //给tempmp[i][j]找新的星球 
                {  
                    tempmp[i][j]=x;  
                    return 1;  
                }  
            }  
        }  
    }  
    return 0;  
}  
   
int main(void)  
{  
    while(cin>>n>>m)  
    {  
        clear();  
        for(int i=0;i<n;i++)  
        {  
            for(int j=0;j<m;j++)  
            {  
                scanf("%d",&mp[i][j]);  
            }  
        }  
        for(int i=0;i<m;i++)  
            scanf("%d",&num[i]);//因为星球住的人数有限所以要设一个数组来限制  
        int ans=0;  
        for(int i=0;i<n;i++)  
        {  
            memset(vis,false,sizeof(vis));  
            if(!dfs(i))  
            {  
                ans=1;//本来这里用的是常用的ans++,如果ans==n就输出YES,不然就输出NO,可是那样超时了,现在直接标记,有出现不可匹配的直接输出NO,这样就过了,我觉得是题目数据有问题  
                break;  
            }  
        }  
        if(ans)  
            puts("NO");  
        else 
            puts("YES");  
    }  
} 


5分钟搞懂异构图注意力网络(HAN):从元路径到节点聚合的全流程解析 本文深入解析异构图注意力网络(HAN)的核心原理与实战应用,从元路径设计到多级注意力实现的全流程。HAN通过节点级和语义级双重注意力机制,有效处理包含多种节点和边类型的异构图数据,在电商推荐、学术网络分析等场景展现卓越性能。文章提供DGL实现代码和调参技巧,帮助开发者快速掌握这一强大工具。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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jinzhao1993的博客 4880

C++ 图进阶系列之剖析二分图的染色算法和匈牙利算法

二分图又称作二部图或称为偶图,是图论中的一种特殊类型,有广泛的应用场景。什么是二分图?二分图一般指无向图。看待问题要有哲学思想,有二分图也可以是有向图。如果图中所有顶点集合能分成两个独立的子集,且任一子集中的任意顶点之间没有边连接,则称这样的图为二分图。如下图中的图结构都可称为二分图。理论而言,图中至少有一个环,如果图中无环,则图退化成树。在研究树和图时,一般会把树问题当成图问题的子类。二分图中不能有奇数个顶点组成的环。如何验证二分图中的环不能是奇数个顶点?

y6123236的专栏 1515

图论 二分图匹配、最大匹配、完美匹配、匈牙利算法

能够解决的问题 二分图匹配常常在指派问题的模型出现 概念 二分图的一个等价定义是:不含有「含奇数条边的环」的图。 最大匹配:一个图所有匹配中,所含匹配边数最多的匹配,称为这个图的最大匹配。 完美匹配:如果一个图的某个匹配中,所有的顶点都是匹配点,那么它就是一个完美匹配。(并非每个图都存在完美匹配) 做法 1、用匈牙利算法。 匈牙利算法是二分图匹配的核心算法,除了二分图多重匹配外均可使用。 2、用最...

Authur_gyc 4865

匈牙利算法 & [CodeVS 1222] 信与信封问题

匈牙利算法解决二分图最大匹配问题。有些地方说KM算法和匈牙利算法互为别称,但好像普遍称其中解决二分图最大匹配的那个算法为匈牙利,解决二分图最佳完美匹配的那个叫KM。 匈牙利算法的核心是寻找交互路径(增广路),即一条从未盖点出发,依次经过非匹配边、匹配边、非匹配边、匹配边……终止于未盖点的路径。说白了,寻找交互路径即寻找一对能互达的未盖点,限制是只能交替走非匹配边、匹配边。可以参考Matrix67的解读。

chrt's blog 1003

学习笔记或者说叫做算法板子吧:匈牙利算法

简述 匈牙利算法,就是一个匈牙利数学(Edmonds)家发明的算法,其中我们取名一般取作hungary,也就是匈牙利,最好不要写成了hungry。 这是用来求二分图最大匹配的,功能也比较单一,而理论时间复杂度好像比DINIC还要高,不过一般贼快,肯定比DINIC快的,因为这是专门的算法。 难点肯定不是二分图匹配算法上,而是二分图匹配牵扯到网络流什么的,变形比较多。 代码实现比较简单,所以要

少主大人殿下的博客 304

Transformer跨界CV的里程碑:拆解DETR中的匈牙利匹配算法为何既是亮点也是训练难点

本文深入解析了DETR(Detection Transformer)中匈牙利匹配算法的核心原理及其在目标检测中的创新应用。作为Transformer跨界CV的里程碑,匈牙利算法通过端到端的二分匹配取代传统NMS,虽带来训练挑战如梯度不稳定和收敛慢,但也推动了Deformable DETR等优化方案的诞生。文章详细探讨了算法实现、训练难点及改进策略,为开发者提供实用建议。

weixin_30300225的博客 433

匈牙利算法,二分图的最大匹配

匈牙利算法的不同运用 1.本质计算二分图的最大匹配数,此题为匈牙利算法模板题。 https://www.luogu.com.cn/problem/P3386 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m,e,g[505][505],link[505]; bool used[505]; bool dfs(int u) { for(int i=1;i<=m;i++) { if(g[u][i]&amp

weixin_51934288的博客 496
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