17 - 子集

本文介绍了一种生成非降序排列且元素不重复的子集算法。通过递增元素个数的方式逐步构建所有可能的子集,并确保了子集间的有序性。适用于需要遍历所有可能组合的场景。

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2017.9.14

首先 子集一定包含一个空子集。

除去空子集。子集中包含的元素个数 为 1 ~ nums.length

由于nums中的数字都不相同,又要求是非降序排列。因此,得到元素个数为 i 的子集 ,只需要 在元素个数为i-1的子集上进行添加即可。

class Solution {
    /**
     * @param S: A set of numbers.
     * @return: A list of lists. All valid subsets.
     */
	public static List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        // write your code here
		List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
		ArrayList<Integer> tmp = new ArrayList<Integer>();
		res.add(tmp);
		if(nums.length == 0){
			return res;
		}
		for(int i = 0;i < nums.length;i++){
			ArrayList<Integer> tmp1 = new ArrayList<Integer>();
			tmp1.add(nums[i]);
			res.add(tmp1);
		}
		int count = 1;
		int flag = 1;
			while(count < nums.length){
			for(int k = 0; k < nums.length; k++){
				List<Integer> tmp1 = res.get(flag);
				int number = tmp1.get(tmp1.size()-1);
				if(nums[k] > number){
					ArrayList<Integer> tmp2 = new ArrayList<Integer>();
					tmp2.addAll(tmp1);
					tmp2.add(nums[k]);
					res.add(tmp2);
					count = tmp2.size();
				}
			}
			flag++;
		}
		return res;
    }
}


<think>好的,我需要帮用户查找与“common 17-39”相关的IT内容。首先,用户提到的“common 17-39”看起来像是一个编号或范围,但不确定具体指什么。结合用户提供的引用,特别是引用[2]和[3],涉及到Microsoft COCO数据集,可能和该数据集中的类别或标注有关。 在引用[3]中,提到COCO数据集专注于“事物”类别而非“背景”,但未来可能标注背景。这里的“17-39”可能指类别编号,但COCO通常有80个类别,编号从1开始。不过可能需要确认是否存在子集或特定划分。另外,用户提到“IT context”,可能需要考虑上下文模块或技术应用。 检查引用[4],提到了“Context”模块在模型中的应用,可能涉及模型处理上下文信息的技术。例如,larger context module可能指神经网络中处理周围信息的模块,常见于图像识别或自然语言处理。 可能的解释是:“common 17-39”可能指某种上下文模块的配置参数,如层数17到39,或者是数据集中某个特定的类别范围。需要进一步验证。考虑到COCO数据集的80类别,17到39可能对应某些特定物体,如动物、日常用品等,但需要具体类别列表核对。 另外,可能用户想询问的是“common IT context”中的技术,比如常见的上下文处理技术,如注意力机制、图神经网络等,这些在引用[4]的模型中被应用。因此,回答应涵盖数据集中的上下文标注和模型中的上下文处理技术,结合用户提供的引用进行关联。</think>关于“common 17-39 IT context”的查询可能与数据集的上下文标注或模型中的上下文模块相关。以下是结合引用内容的分析: ### 1. **可能的关联:Microsoft COCO数据集** 引用[3]提到,Microsoft COCO数据集专注于物体检测和分割,并强调上下文信息的重要性。虽然目前主要标注“事物”类别(如人、车辆等),但“背景”类别的上下文信息(如场景、环境)也被认为是未来扩展方向[^3]。 - **“17-39”可能指数据集的类别编号**:COCO标准数据集包含80个类别,编号1-80。若“17-39”是其中一部分类别(例如动物、家具等),可能涉及特定上下文关系。例如: - 类别17-39可能包含“鸟”“猫”“狗”“椅子”“盆栽”等物体,这些在复杂场景中常需依赖上下文进行识别。 - **应用场景**:在图像分割任务中,模型需结合物体周围的上下文信息(如“沙发”常与“电视”“茶几”共现),以提高检测精度[^3]。 ### 2. **模型中的上下文模块(Context Module)** 引用[4]提到,在目标检测模型中嵌入“larger context module”可提升性能。此类模块通常通过以下方式增强上下文理解: - **空间上下文**:扩大感受野,捕捉物体周围环境特征(如用空洞卷积或注意力机制)[^4]。 - **语义上下文**:利用图神经网络建模物体间关系(如“键盘”与“显示器”的关联)。 - **技术示例**: ```python # 简化的上下文模块(如Non-local Networks) class ContextModule(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, dilation=2) # 空洞卷积扩大感受野 self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=256, num_heads=4) # 注意力机制 def forward(self, x): x = self.conv(x) x, _ = self.attention(x, x, x) return x ``` ### 3. **IT领域中的“Common Context”技术** 在自然语言处理(NLP)中,引用[1]提到**上下文无关文法(CFG)**和**依存句法分析**,两者均依赖上下文建模: - **CFG**:通过规则解析句子结构(如`S → NP VP`),需结合词汇上下文消除歧义[^1]。 - **依存分析**:直接建模词语间的修饰关系(如“红色”修饰“苹果”),依赖局部和全局上下文。 ---
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