java-NC34_不同路径的数目(一)

java-NC34 不同路径的数目(一)

import java.util.*;

/**
 * NC34 不同路径的数目(一)
 * @author d3y1
 */
public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     *
     * @param m int整型
     * @param n int整型
     * @return int整型
     */
    public int uniquePaths (int m, int n) {
        return solution1(m, n);
        // return solution2(m, n);
        // return solution3(m, n);
        // return solution4(m, n);
    }

    /**
     * 动态规划: 二维数组
     *
     * dp[i][j]表示从地图左上角(1,1)到达当前位置(i,j)的路径数
     *
     * dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
     *
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    private int solution1(int m, int n){
        if(m==1 || n==1){
            return 1;
        }

        int[][] dp = new int[m+1][n+1];
        for(int i=1; i<=m; i++){
            dp[i][1] = 1;
        }
        for(int i=1; i<=n; i++){
            dp[1][i] = 1;
        }

        for(int i=2; i<=m; i++){
            for(int j=2; j<=n; j++){
                dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
            }
        }

        return dp[m][n];
    }

    /**
     * 动态规划: 一维数组(空间压缩)
     * 
     * dp[j]表示从地图左上角(第1列)到达当前位置(第j列)的路径数
     * 
     * dp[j] = dp[j] + dp[j-1]
     * 
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    private int solution2(int m, int n){
        if(m==1 || n==1){
            return 1;
        }

        int[] dp = new int[n+1];
        for(int i=1; i<=n; i++){
            dp[i] = 1;
        }

        for(int i=2; i<=m; i++){
            for(int j=2; j<=n; j++){
                dp[j] = dp[j] + dp[j-1];
            }
        }

        return dp[n];
    }

    /**
     * 递归
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    private int solution3(int m, int n){
        if(m==1 || n==1){
            return 1;
        }
        
        return solution3(m-1, n)+solution3(m, n-1);
    }

    /**
     * 组合数学
     *
     * 从矩阵左上角走到矩阵右下角, 总共需要走m+n−2步:
     * 往下走m−1步
     * 往右走n−1步
     * 不同的走法路径对应于往下和往右的组合情况
     *
     * 等价于:
     * 从m+n−2步中选取m-1步往下走的组合个数: C(m+n-2, m-1) = (m+n-2)! / ((n-1)!(m-1)!) = (n*(n+1)*...*(m+n-2)) / (m-1)!
     *
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    private int solution4(int m, int n){
        long result = 1;
        for(int i=1,j=n; i<=m-1; i++,j++){
            result = result * j/i;
        }

        return (int)result;
    }
}
usage: predict.py [-h] --dataroot DATAROOT [--batchSize BATCHSIZE] [--loadSize LOADSIZE] [--fineSize FINESIZE] [--patchSize PATCHSIZE] [--input_nc INPUT_NC] [--output_nc OUTPUT_NC] [--ngf NGF] [--ndf NDF] [--which_model_netD WHICH_MODEL_NETD] [--which_model_netG WHICH_MODEL_NETG] [--n_layers_D N_LAYERS_D] [--n_layers_patchD N_LAYERS_PATCHD] [--gpu_ids GPU_IDS] [--name NAME] [--dataset_mode DATASET_MODE] [--model MODEL] [--which_direction WHICH_DIRECTION] [--nThreads NTHREADS] [--checkpoints_dir CHECKPOINTS_DIR] [--norm NORM] [--serial_batches] [--display_winsize DISPLAY_WINSIZE] [--display_id DISPLAY_ID] [--display_port DISPLAY_PORT] [--display_single_pane_ncols DISPLAY_SINGLE_PANE_NCOLS] [--identity IDENTITY] [--no_dropout] [--lambda_A LAMBDA_A] [--lambda_B LAMBDA_B] [--max_dataset_size MAX_DATASET_SIZE] [--resize_or_crop RESIZE_OR_CROP] [--no_flip] [--skip SKIP] [--use_mse] [--l1 L1] [--use_norm USE_NORM] [--use_wgan USE_WGAN] [--use_ragan] [--vgg VGG] [--vgg_mean] [--vgg_choose VGG_CHOOSE] [--no_vgg_instance] [--vgg_maxpooling] [--IN_vgg] [--fcn FCN] [--use_avgpool USE_AVGPOOL] [--instance_norm INSTANCE_NORM] [--syn_norm] [--tanh] [--linear] [--new_lr] [--multiply] [--noise NOISE] [--input_linear] [--linear_add] [--latent_threshold] [--latent_norm] [--patchD] [--patchD_3 PATCHD_3] [--D_P_times2] [--patch_vgg] [--hybrid_loss] [--self_attention] [--times_residual] [--low_times LOW_TIMES] [--high_times HIGH_TIMES] [--norm_attention] [--vary VARY] [--lighten] [--ntest NTEST] [--results_dir RESULTS_DIR] [--aspect_ratio ASPECT_RATIO] [--phase PHASE] [--which_epoch WHICH_EPOCH] [--how_many HOW_MANY] predict.py: error: the following arguments are required: --dataroot
03-26
<think>好的,用户现在遇到了另个错误,是关于运行predict.py脚本时缺少必需的--dataroot参数。之前他们遇到的ModuleNotFoundError已经解决了,现在的问题转向了命令行参数的使用。我需要先分析这个错误的原因,然后给出解决方案。 首先,用户提供的错误信息显示“usage: predict.py [...] error: the following arguments are required: --dataroot”。这表明用户在运行predict.py时没有提供必需的--dataroot参数,导致程序无法继续执行。我的任务是引导用户正确使用这个参数。 接下来,我需要确定用户可能的使用场景。根据之前的对话,用户可能在运行深度学习项目,比如CycleGAN或Pix2Pix这类图像生成模型。这些项目通常需要指定数据集的路径,所以--dataroot参数是必须的,用来告诉脚本从哪里读取数据。 用户可能的困惑点在于不清楚如何正确设置这个参数,或者可能忽略了它的必要性。我需要详细解释这个参数的作用,并给出具体的命令示例,让用户能够直接复制并替换自己的路径。同时,用户可能对其他的参数不太熟悉,是否需要解释所有参数呢?不过,用户当前的问题主要是缺少--dataroot,所以重点应该放在这个参数上,其他参数可以作为可选部分简要说明。 另外,用户可能没有意识到某些参数的默认值,比如--name可能默认为实验名称,或者--which_epoch可能默认使用最新的模型。这时候需要提示用户如果需要覆盖默认行为,需要显式指定这些参数。例如,如果他们训练的模型名称不是默认的,或者想指定特定的训练轮次,就需要在命令中加上这些选项。 还需要考虑用户可能的其他问题,比如路径是否正确,是否有权限访问该路径,或者数据集的结构是否符合要求。例如,dataroot目录下是否有testA和testB子目录,或者其他项目特定的结构。这时候可能需要提醒用户检查数据集路径是否正确,结构是否符合预期。 此外,用户可能是在虚拟环境中运行脚本,需要确认他们是否激活了正确的环境,尤其是如果他们在安装dominate库后切换了环境的话。不过根据当前的问题,这似乎不是直接相关,但作为潜在问题可以提及。 最后,应该给出个完整的示例命令,帮助用户理解如何组合使用这些参数。同时,提醒用户如果遇到其他错误,比如数据集路径不存在或模型文件缺失,应该如何排查,例如检查路径拼写、确认模型文件是否存在等。 总结下来,回答的结构应该是先解释错误原因,强调--dataroot的必要性,然后给出解决步骤,包括如何添加该参数,示例命令,其他常用参数的说明,以及常见问题排查。确保信息清晰,步骤具体,用户能够按部就班地解决问题。</think>--- ### **错误原因** 您运行的 `predict.py` 脚本要求必须提供 `--dataroot` 参数,但当前命令行中未指定该参数。此参数用于指定输入数据的存储路径,是模型预测的核心依赖条件。 --- ### **解决方法** 在运行命令时,**必须通过 `--dataroot` 指定数据集路径**。以下是具体操作步骤: #### 1. 基础命令格式 ```bash python predict.py --dataroot [你的数据集路径] ``` - **示例**(假设数据集在 `./datasets/mydata` 目录下): ```bash python predict.py --dataroot ./datasets/mydata ``` --- ### **关键参数详解** | 参数 | 作用 | 是否必需 | 默认值 | |------|------|----------|--------| | `--dataroot` | 数据集根目录(需包含 `testA` 或 `testB` 子目录) | **必需** | 无 | | `--name` | 实验名称(对应训练时保存的模型名称) | 可选 | `experiment_name` | | `--which_epoch` | 指定加载的模型训练轮次(如 `latest` 或 `100`) | 可选 | `latest` | | `--results_dir` | 预测结果输出目录 | 可选 | `./results/` | --- ### **完整命令示例** ```bash python predict.py \ --dataroot ./datasets/facades \ # 数据集路径 --name facades_pix2pix \ # 模型名称(与训练时致) --which_epoch 200 \ # 加载第200轮的模型 --batchSize 4 # 批处理大小(根据显存调整) ``` --- ### **常见问题排查** 1. **数据集路径错误** - 确保 `--dataroot` 指向的目录存在且包含有效数据(如 `testA`/`testB` 子目录)。 - 检查路径是否包含空格或特殊字符(建议使用纯英文路径)。 2. **模型文件缺失** - 检查 `checkpoints/[实验名称]` 目录下是否有 `latest_net_G.pth` 或 `200_net_G.pth` 等模型文件。 3. **显存不足** - 减少 `--batchSize` 值(例如设置为 `1` 或 `2`)。 --- ### **参数优化建议** - 若需生成高清结果,可增加 `--loadSize` 和 `--fineSize`(如 `--loadSize 512 --fineSize 512`)。 - 若需对比不同模型效果,可通过 `--which_model_netG` 指定生成器类型(如 `resnet_9blocks` 或 `unet_256`)。 --- 通过以上步骤,您应能正确运行预测脚本。若仍存在问题,请检查数据集结构和模型文件的完整性。
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