Gym 101617H dfs + 离散化 + 枚举

本文解析了一道关于图论的编程竞赛题目,该题要求计算从起点到终点间可以通过特定门的人数范围。作者分享了如何利用离散化、去重和深度优先搜索等技术来高效解决此问题。

Gym 101617H

题意:

​ 有n个房间,m个门,k个桥,每一个门只允许特殊范围编号的人通过,问从出发点s到t可以有多少人通过。

思路:

​ 读完题发现k没有什么作用。。

​ 对于这样的题在比赛的时候并没有读,太菜!从答案来看求的人数,通过题意可以发现这必然是一个连续的区间,左右端点不知道的情况下很难暴力,也无法枚举答案,因为很难验证。

​ 正解很巧妙,对于答案所在的区间必然是存在于某几个门的范围端点。不妨顺序枚举相邻的端点,通过排序即可。这里用到了离散化和去重。

  • 保存端点的时候+1是为了不在去重的时候丢失。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int maxn = 5005;

struct Edge
{
    int to,next,l,r;
}edge[maxn];
int head[maxn],pos;
int n,m,k;
int s,t;
int vis[maxn],a[maxn*2];

void add_edge(int u,int v,int l,int r)
{
    edge[pos].to = v;
    edge[pos].l = l;
    edge[pos].r = r;
    edge[pos].next = head[u];
    head[u] = pos++;
}

int dfs(int p,int l,int r)
{
    if(p == t) return 1;
    vis[p] = true;
    for(int i = head[p];i != -1; i = edge[i].next) {
        int to = edge[i].to;
        if(vis[to]) continue;
        if(edge[i].l <= l && edge[i].r >= r && dfs(to,l,r)) return 1;
    }
    return false;
}

int main()
{
//    freopen("in.txt","r",stdin);

    while(scanf("%d%d%d",&n,&m,&k) != EOF) {
        pos = 0;
        int num = 0;
        memset(head,-1,sizeof(head));
        scanf("%d%d",&s,&t);
        for(int i = 0;i < m; i++) {
            int u,v,l,r;
            scanf("%d%d%d%d",&u,&v,&l,&r);
            add_edge(u,v,l,r);
            a[num] = l;
            a[num+1] = r+1;
            num += 2;
        }
        sort(a,a+num);
        num = unique(a,a+num) - a;
        int ans = 0;
        for(int i = 1;i < num; i++) {
            memset(vis,0,sizeof(vis));
            if(dfs(s,a[i-1],a[i]-1)) {
                ans += a[i] - a[i-1];
            }
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
<think>我们被要求提供一个关于OpenAI Gym和PyBullet的入门指南。根据用户需求,我们将分步骤介绍如何安装、配置以及使用这两个工具进行强化学习仿真开发。同时,我们会参考站内引用中提到的内容,特别是引用[1]中关于OpenAI Gym和PyBullet的信息,以及引用[4]中关于安装环境的提示。 步骤: 1. 环境安装:包括Python环境、OpenAI Gym和PyBullet的安装。 2. 基本概念:简要介绍OpenAI Gym和PyBullet的核心概念。 3. 创建第一个环境:使用OpenAI Gym的经典控制环境和PyBullet的环境。 4. 运行一个简单智能体:使用随机策略来与环境交互。 5. 结合强化学习算法:使用Stable-Baselines3(引用[1]中提到的RL框架)来训练一个简单的智能体。 6. 可视化与调试:使用TensorBoard(引用[1]中提到)来监控训练过程。 注意:在安装过程中,我们推荐使用Anaconda来管理环境(引用[4]中提到)。 下面开始详细步骤: ### 一、环境安装 #### 1. 创建并激活Conda环境(推荐) ```bash conda create -n rl_env python=3.8 conda activate rl_env ``` #### 2. 安装OpenAI Gym和PyBullet 根据引用[1]和[4],我们安装必要的包: ```bash pip install gym[box2d] # 包含Box2D环境,如LunarLander pip install pybullet ``` #### 3. 安装强化学习算法库(可选,但推荐) 我们选择Stable-Baselines3(引用[1]中推荐): ```bash pip install stable-baselines3 ``` #### 4. 安装可视化工具 安装TensorBoard用于监控训练: ```bash pip install tensorboard ``` ### 二、基本概念 - **OpenAI Gym**:提供标准化的环境接口,包括`env.reset()`和`env.step(action)`等核心方法[^1]。 - **PyBullet**:一个开源的物理引擎,提供机器人仿真环境,其环境接口与Gym兼容[^1]。 - **环境(Environment)**:强化学习智能体交互的世界,例如倒立摆(CartPole)或月球着陆器(LunarLander)等。 ### 三、创建第一个环境 #### 1. 使用OpenAI Gym的经典控制环境 ```python import gym # 创建倒立摆环境 env = gym.make('CartPole-v1') obs = env.reset() # 初始化环境,返回初始状态 ``` #### 2. 使用PyBullet环境 PyBullet内置了一些机器人环境,例如: ```python import pybullet_envs # 需要先导入以注册环境 env = gym.make('AntBulletEnv-v0') # 四足蚂蚁机器人 obs = env.reset() ``` ### 四、运行一个简单智能体(随机策略) ```python env = gym.make('CartPole-v1') obs = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = env.action_space.sample() # 随机采样动作 obs, reward, done, info = env.step(action) # 执行动作 total_reward += reward env.render() # 渲染环境(可选) print(f"总奖励: {total_reward}") env.close() ``` ### 五、结合强化学习算法训练 使用Stable-Baselines3中的PPO算法训练CartPole智能体: ```python import gym from stable_baselines3 import PPO from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy # 创建环境 env = gym.make('CartPole-v1') env = DummyVecEnv([lambda: env]) # 向量化环境(即使只有一个环境) # 创建PPO智能体 model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) # 训练 model.learn(total_timesteps=10000) # 保存模型 model.save("ppo_cartpole") # 评估 mean_reward, std_reward = evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10) print(f"平均奖励: {mean_reward}, 标准差: {std_reward}") ``` ### 六、可视化与调试 训练过程中,Stable-Baselines3会自动记录日志到`./logs/`目录。使用TensorBoard查看训练曲线: ```bash tensorboard --logdir ./logs/ ``` 在浏览器中打开`http://localhost:6006`,可以查看奖励曲线、策略损失等。 ### 七、在PyBullet环境中训练 以AntBulletEnv为例,训练一个连续控制任务: ```python import gym import pybullet_envs from stable_baselines3 import SAC # 对于连续动作空间,使用SAC算法 env = gym.make('AntBulletEnv-v0') env = DummyVecEnv([lambda: env]) # 使用SAC算法 model = SAC('MlpPolicy', env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=100000) model.save("sac_ant") # 测试训练好的模型 obs = env.reset() while True: action, _states = model.predict(obs, deterministic=True) obs, rewards, done, info = env.step(action) env.render() if done: obs = env.reset() ``` ### 常见问题解决 1. **渲染问题**:在无头服务器上运行时,可能需要使用虚拟显示(如Xvfb)或使用`render(mode='human')`改为`render(mode='rgb_array')`。 2. **环境兼容性**:PyBullet环境需要安装`pybullet_envs`包(在安装PyBullet时通常已包含)。 ### 总结 通过以上步骤,我们完成了从环境安装到训练一个强化学习智能体的过程。OpenAI Gym提供了丰富的标准环境,而PyBullet则提供了更复杂的机器人仿真环境。结合Stable-Baselines3,我们可以快速实现强化学习算法的训练和测试。 --- ### 相关问题 1. 如何解决仿真到真实(Sim2Real)的迁移问题?[^4] 2. 在强化学习中如何设计有效的奖励函数?[^2] 3. 如何利用模仿学习(Imitation Learning)来加速强化学习的训练过程?[^4] 4. 在PyBullet中如何加载自定义的机器人URDF模型? 5. 如何评估强化学习智能体的性能?[^1] > 提示:更多代码示例可参考OpenAI Spinning Up和CleanRL项目[^1]。</think>### OpenAI Gym 与 PyBullet 强化学习入门指南 #### 一、环境安装与配置 1. **基础环境**(推荐使用 Anaconda[^4]): ```bash conda create -n rl_env python=3.8 conda activate rl_env pip install gym pybullet tensorboard ``` 2. **扩展组件安装**: ```bash # 安装 Box2D 物理引擎支持 pip install gym[box2d] # 安装 Stable-Baselines3 算法库[^1] pip install stable-baselines3 ``` #### 二、OpenAI Gym 基础使用 ```python import gym # 创建经典控制环境(倒立摆) env = gym.make('CartPole-v1') # 环境交互基本框架 obs = env.reset() for _ in range(1000): action = env.action_space.sample() # 随机动作 obs, reward, done, info = env.step(action) if done: obs = env.reset() env.render() # 可视化 env.close() ``` #### 三、PyBullet 环境实战 ```python import pybullet_envs # 创建PyBullet四足机器人环境 env = gym.make('AntBulletEnv-v0') # 使用PPO算法训练(需安装stable-baselines3) from stable_baselines3 import PPO model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000) # 训练1万步 # 测试训练结果 obs = env.reset() while True: action, _states = model.predict(obs) obs, rewards, done, info = env.step(action) env.render() ``` #### 四、关键概念解析 1. **环境核心组件**: - **观测空间**:`env.observation_space`(状态表示) - **动作空间**:`env.action_space`(离散/连续动作) - **奖励函数**:`step()`返回的 reward 值 2. **物理引擎对比**: | 特性 | PyBullet | MuJoCo | Box2D | |---|---|---|---| | 物理精度 | ★★★☆ | ★★★★ | ★★☆ | | 计算速度 | ★★★★ | ★★★☆ | ★★★★★ | | 许可 | 开源免费 | 需商业许可 | 开源免费 | | 机器人支持 | ★★★★ | ★★★★ | ★★☆ | #### 五、训练优化技巧 1. **奖励函数设计**: ```python # 自定义奖励示例(倒立摆) def custom_reward(obs): x, theta = obs[0], obs[2] # 平衡奖励 + 位置惩罚 return 1.0 - abs(theta)/0.2 - abs(x)/2.0 ``` 2. **超参数调优**: ```python model = PPO( 'MlpPolicy', env, learning_rate=3e-4, gamma=0.99, n_steps=2048, batch_size=64 ) ``` 3. **训练监控(TensorBoard)**: ```bash tensorboard --logdir ./ppo_tensorboard/ ``` 在训练时添加参数:`tensorboard_log="./ppo_tensorboard/"` #### 六、进阶开发路径 1. **自定义环境开发**: - 继承 `gym.Env` 类 - 实现 `reset()` 和 `step()` 方法 - 注册环境:`gym.register(id='MyEnv-v0', entry_point='my_module:MyEnv')` 2. **Sim2Real 迁移**: ```mermaid graph LR A[仿真环境训练] --> B[域随机化] B --> C[动力学参数扰动] C --> D[传感器噪声注入] D --> E[真实世界部署] ``` #### 七、常见问题解决 1. **渲染报错**: ```python # 无头模式解决方案 env = gym.make('AntBulletEnv-v0', render=False) ``` 2. **安装依赖缺失**: ```bash # 解决OpenGL依赖 sudo apt install libgl1-mesa-glx ``` --- ### 相关问题 1. 如何设计有效的强化学习奖励函数?[^2] 2. 在资源有限的设备上如何优化PyBullet仿真性能? 3. 如何处理连续动作空间与离散动作空间的差异? 4. 如何利用TensorBoard有效分析强化学习训练过程?[^1] 5. Sim2Real迁移中的域随机化具体如何实现?[^3] > 提示:更多实战案例可参考 OpenAI Spinning Up 和 CleanRL 项目[^1],进阶开发推荐结合 Isaac Sim 实现工业级应用[^3]。
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