UVA - 10887 Concatenation of Languages(hash)

本文介绍了一道关于字符串操作的问题,即如何计算两个字符串集合拼接后去重的元素总数,并提供了一个简单的C++实现方案,使用了标准库中的set来确保元素的唯一性。

Problem A
Concatenation of Languages
Input File: 
Standard Input

Output: Standard Output

 

A language is a set of strings. And the concatenation of two languages is the set of all strings that are formed by concatenating the strings of the second language at the end of the strings of the first language.

 

For example, if we have two language A and B such that:

A = {cat, dog, mouse}

B = {rat, bat}

The concatenation of A and B would be:

C = {catrat, catbat, dograt, dogbat, mouserat, mousebat}

 

Given two languages your task is only to count the number of strings in the concatenation of the two languages.

 

Input
There can be multiple test cases. The first line of the input file contains the number of test cases, T(1≤T≤25). Then T test cases follow. The first line of each test case contains two integers, M and N(M,N<1500), the number of strings in each of the languages. Then the next M lines contain the strings of the first language. The N following lines give you the strings of the second language. You can assume that the strings are formed by lower case letters (�a� to �z�) only, that they are less than 10 characters long and that each string is presented in one line without any leading or trailing spaces. The strings in the input languages may not be sorted and there will be no duplicate string.

 

Output

For each of the test cases you need to print one line of output. The output for each test case starts with the serial number of the test case, followed by the number of strings in the concatenation of the second language after the first language.

 

Sample Input������������������������������ Output for Sample Input

2

3 2

cat

dog

mouse

rat

bat

1 1

abc

cab

Case 1: 6

Case 2: 1 

  



题目大意: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,问这个集合一共又几个元素。

解析:直接保存在set中,然后输出set的个数,虽然比较慢,但是代码简单。

注意:空串也算,所以要用gets或者getline输入。

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <set>
using namespace std;
const int N = 1505;
string fir[N];
string sec[N];
int main() {
	int t;
	int m,n;
	int cas = 1;
	set<string> hash;
	scanf("%d",&t);
	while(t--) {
		scanf("%d%d",&m,&n);
		getchar();
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			getline(cin,fir[i]);
		}
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			getline(cin,sec[i]);	
		}
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			for(int j = 0; j < n; j++) {
				string tmp = fir[i] + sec[j];
				hash.insert(tmp);
			}
		}
		printf("Case %d: %d\n",cas++,(int)hash.size());
		hash.clear();
	}
	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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