UVa 10887 - Concatenation of Languages

将A集合的词与B集合中的词按要求合成一个词,然后利用哈希表判重。

代码如下:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cmath>

using namespace std;
const int MAXSIZE = 2250002;
int num, head[MAXSIZE], next[MAXSIZE];
char a[1502][11], b[1502][11], c[MAXSIZE][22];
int Hash(char *str)
{
    int seed = 131, sum = 0;
    while(*str)
        sum = sum * seed + (*str++);
    return (sum & 0x7FFFFFFF) % MAXSIZE;
}
void Hash_Insert(int s)
{
    int h = Hash(c[s]);
    int u = head[h];
    while(u)
    {
        if(!strcmp(c[s], c[u]))
        {
            return ;
        }
        u = next[u];
    }
    next[s] = head[h];
    head[h] = s;
    ++num;
}
int main()
{
#ifdef test
    freopen("sample.txt", "r", stdin);
#endif
    int t, n, m, cct = 0;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        num = 1;
        memset(head, 0, sizeof(head));
        scanf("%d%d", &n, &m);
        getchar();
        for(int i=0; i<n; i++)
            gets(a[i]);
        for(int i=0; i<m; i++)
            gets(b[i]);
        for(int i=0; i<n; i++)
            for(int j=0; j<m; j++)
            {
                sprintf(c[num],"%s%s", a[i], b[j]);
                Hash_Insert(num);
            }
        printf("Case %d: %d\n", ++cct, num-1);
    }
    return 0;
}


<think>嗯,用户想了解如何在TensorFlow或PyTorch中实现按通道拼接。首先,我需要回忆一下这两种框架中常用的拼接函数。PyTorch里应该是torch.cat,而TensorFlow可能是tf.concat。然后,关键点在于指定拼接的维度,也就是通道所在的轴。 接下来,我得考虑用户的使用场景。他们可能是在构建卷积神经网络,比如U-Net或者类似的需要多尺度特征融合的模型。这时候,按通道拼接常用于将不同层的特征图合并,增加通道数。需要明确的是,拼接操作需要除通道维度外其他维度(如高度和宽度)必须相同,否则会出错。 用户可能对维度参数不太清楚,比如在PyTorch中,对于NCHW格式的数据,通道是第1维,所以dim=1;而TensorFlow默认是NHWC,通道是最后一维,所以axis=-1或3。需要举例子说明两种框架的用法,同时提醒维度一致的要求。 另外,用户可能有隐式的疑问,比如为什么要用按通道拼接而不是其他方式,比如相加。这时候可以简单提一下拼接的好处,比如保留更多信息,但也会增加计算量。不过用户的问题主要是如何实现,所以这部分可以作为扩展稍微提一下。 还需要检查是否有相关引用可以支持。比如引用[4]提到AGs可以整合到标准CNN如U-Net,可能涉及到特征拼接,但不确定,所以可能不直接引用。其他引用似乎不相关,所以可能不需要添加引用。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续问题,比如维度不匹配怎么办,应用场景,性能影响等,这样可以帮他们深入理解。</think>在深度学习框架中,按通道拼接(channel-wise concatenation)主要通过指定维度参数实现。以下是TensorFlow和PyTorch的具体实现方法: ### 一、PyTorch实现 使用`torch.cat`函数,指定拼接维度为通道维度(通常为`dim=1`): ```python import torch # 输入特征图形状:(batch_size, channels, height, width) x1 = torch.randn(2, 64, 128, 128) # 64通道 x2 = torch.randn(2, 32, 128, 128) # 32通道 # 沿通道维度拼接 concatenated = torch.cat((x1, x2), dim=1) print(concatenated.shape) # 输出:torch.Size([2, 96, 128, 128]) ``` ### 二、TensorFlow实现 使用`tf.concat`函数,指定拼接轴为通道轴(通常为`axis=-1`或`axis=3`): ```python import tensorflow as tf # 输入特征图形状:(batch_size, height, width, channels) x1 = tf.random.normal([2, 128, 128, 64]) # 64通道 x2 = tf.random.normal([2, 128, 128, 32]) # 32通道 # 沿通道维度拼接 concatenated = tf.concat([x1, x2], axis=-1) print(concatenated.shape) # 输出:(2, 128, 128, 96) ``` ### 关键注意事项: 1. 拼接时除通道维度外,其他维度必须完全相同 2. 常用于: - U-Net等分割网络的跳跃连接[^4] - 多尺度特征融合 - 多模态数据融合(如RGB+深度图)
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