870. 优势洗牌

LeetCode 870 | 优势洗牌(田忌赛马策略)详解

在算法题中,我们经常会遇到如何最大化优势、收益或者胜率的问题。LeetCode 第 870 题《优势洗牌》(Advantage Shuffle)正是这样一个典型的“贪心”策略题目,它既有实际应用背景,也具有一定的策略性。本文将详细解析该题的题目描述、解题思路、代码实现及复杂度分析。


📌 题目描述

给定两个长度相等的整数数组 nums1nums2,你需要返回 nums1 的一个任意排列,使得其在每个索引位置上与 nums2 相比的优势最大化

所谓优势,是指 nums1[i] > nums2[i] 成立的索引个数。

示例 1:

输入:
nums1 = [2,7,11,15]
nums2 = [1,10,4,11]

输出:
[2,11,7,15]

解释:
在这种排列下,有三对索引满足 nums1[i] > nums2[i]:2>1, 11>10, 7>4。

示例 2:

输入:
nums1 = [12,24,8,32]
nums2 = [13,25,32,11]

输出:
[24,32,8,12]

🎯 解题思路

这道题的核心在于找到一个策略,使得 nums1[i] > nums2[i] 尽可能多。

<think>嗯,用户问的是关于通道洗牌(Channel Shuffle)的概念和实现方法,特别是在ShuffleNet中的应用。首先,我需要回忆一下ShuffleNet的基本结构和通道洗牌的作用。记得ShuffleNet是为了轻量化模型设计的,主要用了深度可分离卷积和通道洗牌。通道洗牌的主要目的是解决分组卷积带来的信息流通问题,对吧? 接下来,我得确认通道洗牌的具体实现步骤。根据之前的资料,通道洗牌通常是在分组卷积之后,通过重新排列通道来促进不同组之间的信息交换。比如,假设有G个组,每个组有K个通道,总共有G×K个通道。那么,将通道reshape成(G, K)的矩阵,然后转置为(K, G),再展平回去,这样每个组里就会有来自不同原始组的通道,这样后续的卷积操作就能混合不同组的信息了。 然后要考虑用户可能的背景。用户可能对深度学习中的轻量化模型有一定了解,比如MobileNet,但可能对ShuffleNet的细节不太清楚。他们可能想知道通道洗牌为什么有效,以及具体的实现方式。此外,用户可能对代码实现感兴趣,需要提供一个简洁的PyTorch示例。 还要注意引用相关的参考文献,特别是引用[2]、[3]、[4]中提到的通道洗牌的作用和实现方法。需要确保引用的正确性,比如提到通道洗牌如何减少计算量同时保持性能,以及ShuffleNet的设计目标。 另外,用户可能没有直接说出但潜在的问题可能包括:通道洗牌和普通shuffle的区别,为什么分组卷积需要通道洗牌,以及通道洗牌对模型准确率的影响。所以在相关问题部分,可以设计这些问题,帮助用户更深入理解。 最后,要确保回答结构清晰,分点解释概念、步骤、作用,并附上代码示例和相关问题。同时检查LaTeX格式是否正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并正确标注引用。</think>### 通道洗牌(Channel Shuffle)详解 #### 1. 概念与背景 通道洗牌是ShuffleNet系列网络的核心操作,旨在解决分组卷积(Group Convolution)导致的**通道信息隔离**问题。在轻量化网络设计中,分组卷积可大幅降低计算量,但若多个分组卷积层堆叠,各组的通道信息无法交互,导致特征表达能力下降。通道洗牌通过**重新排列通道顺序**,使不同组的特征信息交叉融合,提升模型的非线性表达能力[^2][^3]。 #### 2. 算法实现步骤 1. **输入特征图划分组**:假设输入特征图尺寸为$C \times H \times W$(通道数×高度×宽度),将其按通道划分为$G$组,每组含$C/G$个通道。 2. **通道维度变换**: - 将通道维度$C$转换为$(G, C/G)$的二维矩阵。 - 转置该矩阵为$(C/G, G)$。 - 重新展平为一维通道序列。 3. **特征交叉**:转置操作使不同组的通道交错排列,后续卷积层可跨组提取特征。 以代码为例(PyTorch实现): ```python def channel_shuffle(x, groups): batch_size, num_channels, height, width = x.size() channels_per_group = num_channels // groups # Reshape为 (batch_size, groups, channels_per_group, H, W) x = x.view(batch_size, groups, channels_per_group, height, width) # 转置维度1和2 -> (batch_size, channels_per_group, groups, H, W) x = x.transpose(1, 2).contiguous() # 展平回原始维度 return x.view(batch_size, -1, height, width) ``` #### 3. 作用与优势 - **提升特征交互**:打破分组卷积的通道壁垒,增强模型非线性[^3]。 - **轻量化设计**:与深度可分离卷积结合,计算量仅为标准卷积的$1/9$[^1]。 - **精度保障**:在ImageNet分类任务中,ShuffleNet在同等计算量下比MobileNet精度提升1.5%[^4]。 #### 4. 应用场景 - 移动端/嵌入式设备的实时图像分类 - 目标检测轻量化Backbone(如YOLO-Lite) - 视频分析中的高效特征提取
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