【JZOJ4815】ksum【堆】

本文介绍了一种使用大根堆数据结构解决数列前k大字段和问题的方法。通过建立大根堆存储每个数a[i]的sum(i∼last[i]),并动态调整last[i]实现高效求解。算法的时间复杂度为O(qlogn),适用于处理大规模数据集。

题目:

题目链接:https://jzoj.net/senior/#main/show/4815
求一个数列前 k k k大的字段和。


思路:

由于 ∑ i = k n a [ i ] < ∑ i = k n + 1 a [ i ] \sum_{i=k}^na[i]<\sum_{i=k}^{n+1}a[i] i=kna[i]<i=kn+1a[i],所以我们直接建立一个大根堆,装对于每一个数 a [ i ] a[i] a[i] s u m ( i ∼ l a s t [ i ] ) sum(i\sim last[i]) sum(ilast[i]),其中 l a s t [ i ] last[i] last[i]初始均为 n n n
然后从对顶弹出最大值,将 l a s t [ i ] − − last[i]-- last[i],再次插入。
时间复杂度 O ( q log ⁡ n ) O(q\log n) O(qlogn)


代码:

#include <queue>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define mp make_pair
using namespace std;
typedef long long ll;

const int N=100010;
int n,m,last[N];
ll a[N],sum[N];
priority_queue<pair<ll,int> > q;

int main()
{
	freopen("ksum.in","r",stdin);
	freopen("ksum.out","w",stdout);
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%lld",&a[i]);
		sum[i]=sum[i-1]+a[i];
		last[i]=n;
	}
	for (int i=1;i<=n;i++)
		q.push(mp(sum[n]-sum[i-1],i));
	while (m--)
	{
		printf("%lld ",q.top().first);
		int pos=q.top().second;
		q.pop();
		if (last[pos]>pos)
		{
			last[pos]--;
			q.push(mp(sum[last[pos]]-sum[pos-1],pos));
		}
	}
	return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
<think>我们正在处理用户的问题:Keras中的K.sum被弃用,替代方法是什么?首先,我们需要明确:K.sum是来自Keras后端(backend)的函数。在Keras中,后端抽象层允许使用不同的计算引擎(如TensorFlow、Theano、CNTK),但如今Keras主要与TensorFlow集成。根据Keras的更新,特别是从Keras2.3.0开始,Keras不再支持多后端,而是直接使用TensorFlow的tf.keras。因此,原来通过独立后端接口的函数(如K.sum)在tf.keras中应被替换为TensorFlow的原生函数。在tf.keras中,我们通常使用TensorFlow的函数。例如,求和操作可以直接使用`tf.reduce_sum`或`tf.math.reduce_sum`(两者等价,因为`tf.reduce_sum`是`tf.math.reduce_sum`的别名)。因此,替代K.sum的方法是使用TensorFlow的求和函数。具体来说:原来的代码可能是:`from kerasimport backendas K; ...K.sum(x)`现在应改为:`importtensorflowas tf; ...tf.reduce_sum(x)`但是,如果用户正在使用旧的独立Keras(非tf.keras)并且升级到了最新版本,可能会遇到K.sum被弃用的情况,因为Keras现在推荐使用tf.keras。所以,最佳实践是迁移到tf.keras。另外,在tf.keras中,我们也可以使用Keras层中的求和,例如在自定义层中,可以使用`tf.keras.backend.sum`,但注意在tf.keras中,后端函数实际上也是TensorFlow的函数。不过,根据官方文档,在tf.keras中,我们更推荐直接使用TensorFlow的函数,因为后端函数主要是为了兼容旧代码。因此,总结替代方案:1.如果使用tf.keras(推荐),则直接使用`tf.reduce_sum`。2.如果仍在使用多后端Keras(但已弃用),建议迁移到tf.keras,并使用`tf.reduce_sum`。注意:在迁移到tf.keras时,需要将导入语句从`from kerasimport ...`改为`fromtensorflow.kerasimport ...`。下面我们给出一个示例代码,展示如何替代:旧代码(使用独立Keras):```pythonfromkeras importbackend asKx =K.placeholder(shape=(2,3))y =K.sum(x,axis=1)```新代码(使用tf.keras): ```pythonimport tensorflow astf#在TensorFlow2.x中,我们可以直接使用tf.reduce_sumx= tf.constant([[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,6.0]])y =tf.reduce_sum(x, axis=1) print(y)#输出: tf.Tensor([6.15.],shape=(2,), dtype=float32)#或者,在自定义层中,我们也可以这样写class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):defcall(self, inputs):return tf.reduce_sum(inputs, axis=1)```另外,如果用户是在编写需要兼容不同后端的代码(虽然现在不推荐),那么可能还需要使用Keras后端函数,但请注意多后端Keras已经停止更新。在tf.keras中,可以通过`tf.keras.backend`来访问后端函数,其中`sum`函数仍然存在,但它的实现就是`tf.reduce_sum`。因此,在tf.keras中,以下两种方式是等价的: ```pythonimport tensorflow astfx= tf.constant([[1,2],[3,4]]) #方式1:直接使用tf.reduce_sums1 =tf.reduce_sum(x) #方式2:使用tf.keras.backend.sums2 =tf.keras.backend.sum(x)#实际上,s1和s2是相同的```但是,官方更推荐直接使用TensorFlow函数,因为这样更直接,而且避免了不必要的抽象层。最后,关于弃用的具体信息:在Keras的更新中,独立Keras(非tf.keras)的更新已经放缓,而tf.keras是未来的方向。因此,我们建议用户迁移到tf.keras,并使用TensorFlow的原生函数。引用说明:在TensorFlow官方文档中,推荐使用TensorFlow函数进行运算。同时,在Keras的官方文档中也指出,从Keras2.3.0开始,多后端支持被停止,后续版本将只维护tf.keras[^3]。因此,我们回答用户:替代K.sum的最佳方法是使用`tf.reduce_sum`,并建议将代码迁移到tf.keras。生成相关问题:1.如何将旧版Keras代码迁移到tf.keras?2.TensorFlow中常用的张量操作有哪些?3.在自定义层中如何正确使用TensorFlow函数?4.为什么Keras放弃多后端支持?</think>### Keras 中 `K.sum` 被弃用的替代方法 在 Keras 中,`K.sum`(来自 `keras.backend`)已被弃用,主要原因是 Keras 已完全整合到 TensorFlow 生态中(`tf.keras`),不再维护独立的后端抽象层。以下是替代方案和迁移指南: --- #### ✅ 推荐替代方案 1. **直接使用 TensorFlow 函数** 在 `tf.keras` 代码中,**优先使用 TensorFlow 的原生函数**: ```python import tensorflow as tf # 替代 K.sum(x) result = tf.reduce_sum(x) # 替代 K.sum(x, axis=1) result = tf.reduce_sum(x, axis=1) ``` 2. **使用 `tf.keras.backend.sum`(兼容旧代码)** 若需保留后端抽象(不推荐),可使用: ```python from tensorflow.keras import backend as K result = K.sum(x) # 实际底层调用 tf.reduce_sum ``` > ⚠️ 此方法仅为过渡方案,官方建议直接迁移到 TensorFlow 函数[^3]。 --- #### 🔧 迁移示例 **旧代码(弃用)**: ```python from keras import backend as K x = K.placeholder(shape=(2, 3)) y = K.sum(x, axis=1) # 被弃用 ``` **新代码(推荐)**: ```python import tensorflow as tf # 使用 TensorFlow 原生 API x = tf.keras.Input(shape=(3,)) y = tf.reduce_sum(x, axis=1) # 正确替代 # 或在自定义层中 class MyLayer(tf.keras.layers.Layer): def call(self, inputs): return tf.reduce_sum(inputs, axis=-1) ``` --- #### ⚠️ 注意事项 1. **避免混合后端** 不再需要 `from keras import backend as K`,直接使用 `import tensorflow as tf` 即可访问所有操作。 2. **图模式兼容性** 在 `@tf.function` 装饰器中,需使用 `tf.reduce_sum` 而非 Python 原生 `sum()`,以确保计算图正确构建[^1]。 3. **序列化兼容** 自定义层中使用 `tf.reduce_sum` 可安全序列化到 H5 格式,避免旧版 `model.to_yaml()` 的安全风险[^3]。 --- #### 📚 迁移步骤总结 | **旧方法** | **新方法** | 关键变化 | |--------------------|--------------------------|------------------------| | `K.sum(x)` | `tf.reduce_sum(x)` | 直接替换 | | `K.sum(x, axis=1)` | `tf.reduce_sum(x, axis=1)` | 参数一致 | | 独立后端导入 | 直接使用 `tensorflow` | 移除 `keras.backend` | --- ### 相关问题 1. 如何将旧版 Keras 模型迁移到 `tf.keras`? 2. TensorFlow 中还有哪些常用张量操作替代了 Keras 后端函数? 3. 在自定义层中使用 `tf.function` 时需要注意什么? 4. 为什么 Keras 放弃多后端支持并整合到 TensorFlow? [^1]: 在 `tf.function` 中使用动态控制流的注意事项 [^3]: Keras 序列化方法的安全更新说明
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值