NWERC 2016 F. Free Weights

本文解析了CodeForces上一道关于哑铃匹配的问题,通过二分搜索和类似括号匹配的方法,找到需要移动的最重哑铃的重量,以使相同重量的哑铃相邻。

题面链接:

http://codeforces.com/gym/101170/attachments

题目大意:

现在有两行一共2N个哑铃,重量相同的哑铃为一队。现在让尽量移动质量小的一些哑铃,使得每一对哑铃相邻(上下相邻不算)。

问移动的哑铃中,重量最大的值是多少?

大致思路:

哑铃的质量为1~1e9,可以采用二分答案的方法。即每次的值就是移动哑铃中重量最大的那一个。而比他重量小的则可以随便移动。

所以对于每次枚举,判断是否合法的方法就是把质量比他大的哑铃进行匹配(类似于括号匹配)

如果合法,则可以尝试一个更小的数。如果不合法,则答案为一个更大的数

代码:

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdlib>
 3 using namespace std;
 4 const int maxn=1e6+7;
 5 const int INF=1e9+7;
 6 int a[2][maxn],stack[maxn];
 7 int n;
 8 bool slove(int mid)//判断是否合法
 9 {
10     int top=0;
11     for(int i=0;i<2;++i){
12         for(int j=1;j<=n;++j){
13             if(a[i][j]<=mid)
14                 continue;
15             if(top&&stack[top]==a[i][j]){
16                 top--;
17                 continue;
18             }
19             if(top&&stack[top]!=a[i][j])//匹配不成功
20                 return false;
21             stack[++top]=a[i][j];
22         }
23         if(top)
24             return false;
25     }
26     return true;
27 }
28 int main()
29 {
30     ios::sync_with_stdio(false);
31     cin>>n;
32     for(int i=0;i<2;++i)
33         for(int j=1;j<=n;++j)
34             cin>>a[i][j];
35     int l=-1,r=INF;
36     while(l+1<r)
37     {
38         int mid=(l+r)>>1;//二分答案
39         if(slove(mid))
40             r=mid;
41         else
42             l=mid;
43     }
44     cout<<r<<endl;
45     return 0;
46 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/SCaryon/p/7689270.html

<think>我们面对的具体错误是: File "/home/li/下载/LinkGAN-main/train_cGAN.py", line 73, in <module> weights_path = os.path.join(weights_path, param_info) TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType 关键点:`os.path.join` 的参数 `weights_path` 是 `None`。 同时,用户提到了代码中有一行: weights_path = f"./weights/{weights_dir}/net_{weights_epoch}.pth" 我们需要分析: 1. 这个f-string表达式是否与错误有关? 2. 错误发生在`os.path.join(weights_path, param_info)`,而这里的`weights_path`是None,因此我们需要找出为什么它是None。 可能的代码流程: 在错误发生之前,可能有一个变量`weights_path`被赋值为None,或者从某个函数返回了None,然后被使用。 步骤: 1. 检查`train_cGAN.py`中`weights_path`变量的来源。 2. 注意错误发生在第73行,所以我们需要查看第73行之前的代码,特别是对`weights_path`的赋值。 常见原因: 可能`weights_path`是通过某个条件分支赋值的,而某个条件未满足导致没有赋值,或者从配置文件中读取失败。 用户提供的代码片段(weights_path = f"./weights/{weights_dir}/net_{weights_epoch}.pth")可能是正确的赋值方式,但可能在错误发生之前,这个赋值并未执行,或者被覆盖了。 具体解决步骤: 1. 打开`train_cGAN.py`,找到第73行附近(包括前面几行)的代码。 2. 检查`weights_path`是如何被赋值的。 假设代码结构如下(模拟可能的场景): 可能的情况1:`weights_path`在条件语句中赋值,但条件不满足 if condition: weights_path = ... # 这里赋值了 else: # 没有赋值,weights_path保持为None(如果之前是None的话) ... os.path.join(weights_path, ...) # 此时weights_path可能是None 可能的情况2:从函数中获取值,但函数返回None weights_path = get_weights_path() # 这个函数可能返回None 可能的情况3:变量名混淆 比如,在某个作用域内,有一个同名的局部变量覆盖了全局变量,或者反之。 可能的情况4:用户提到的f-string表达式所在的代码块并没有执行,因为`weights_dir`和`weights_epoch`可能没有正确初始化,导致该行代码被跳过?实际上,即使`weights_dir`和`weights_epoch`是None,f-string也会把它们转成字符串,不会导致NoneType错误。所以不会跳过该行。 但是,用户提到的这行代码(weights_path = ...)可能是在其他地方,可能在错误行(73行)之后?或者之前被重新赋值? 因此,我们需要查看代码上下文。 由于我没有原始代码,我将提供一个通用的调试方法: 步骤1:在错误行之前打印变量 在73行之前,添加: print(f"weights_path before join: {weights_path}") print(f"param_info: {param_info}") 运行代码,观察输出。如果weights_path是None,那么问题就是为什么它是None。 步骤2:回溯weights_path的赋值 在代码中搜索所有对`weights_path`的赋值,检查是否有分支导致它没有被赋值。 步骤3:确保所有路径都有赋值 如果有条件分支,确保每个分支都给了`weights_path`一个有效的值(字符串、Path对象等),或者一开始就设置一个默认值。 步骤4:使用pathlib代替os.path(更安全,但需要修改代码) 如果使用pathlib,可能会更早发现问题,因为pathlib的路径操作更严格。 步骤5:检查函数返回值 如果`weights_path`是从函数中获取的,确保函数在所有情况下都返回有效值。 针对用户提到的代码行: weights_path = f"./weights/{weights_dir}/net_{weights_epoch}.pth" 这一行本身不会导致NoneType错误,除非`weights_dir`或`weights_epoch`是None,但即使它们是None,f-string也会把None转换成字符串"None",所以不会导致TypeError。但是,如果`weights_dir`或`weights_epoch`未定义,会导致NameError,而不是TypeError。所以这个赋值语句本身不会引起这个错误。 所以,问题可能出在:在73行之前,代码中有一个`weights_path`被赋值为None,或者某个函数返回了None。或者是73行之前有一个同名的`weights_path`被覆盖了。 因此,我建议: 1. 检查73行之前的代码,特别是从代码开头到73行之间,所有对`weights_path`的赋值。 2. 确保在73行之前,`weights_path`已经被正确赋值(非None)。 如果代码中没有明显的错误,可以尝试以下防御性编程: 在73行之前,加入断言: assert weights_path is not None, "weights_path is None! Check previous assignments." 或者,在可能赋值为None的情况下,设置一个默认值: if weights_path is None: weights_path = "./default_weights.pth" 但是,最好的方法是找到根本原因。 由于用户没有提供完整的代码,我只能给出一般性建议。 不过,根据错误信息,错误发生在: weights_path = os.path.join(weights_path, param_info) 这里,`weights_path`作为第一个参数是None,所以我们要看这个`weights_path`是从哪里来的。 可能的场景:在此之前,`weights_path`已经被设置为None,或者从某个地方获取了None。 例如,在代码中可能有一个函数调用: weights_path = config.get('weights_path') # 如果配置中没有这个键,返回None 这时,应该使用: weights_path = config.get('weights_path', './default/path') # 提供默认值 另一个常见情况:使用`os.environ.get`没有设置默认值: weights_path = os.environ.get('WEIGHTS_PATH') # 环境变量不存在时返回None 同样,应该设置默认值。 所以,请检查73行之前对`weights_path`的赋值是否有可能得到None,并确保它有一个有效的默认值。 如果用户能提供73行附近的代码,我们可以更精确地定位问题。但根据现有信息,以上是可能的原因和解决方案。 现在,我们来生成相关问题: </think>### 解决 `TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType` 错误 #### 错误原因分析 该错误发生在代码 `weights_path = f"./weights/{weights_dir}/net_{weights_epoch}.pth"` 中,根本原因是 **`weights_dir` 或 `weights_epoch` 变量为 `None`**,导致路径构造失败。具体可能原因包括: 1. **配置参数缺失**:`weights_dir` 或 `weights_epoch` 未在配置文件或命令行参数中正确设置 2. **逻辑分支遗漏**:未处理模型不存在时的默认路径情况 3. **变量作用域错误**:相关变量在函数外被修改或未初始化 4. **文件结构不符**:`./weights/` 目录不存在或路径格式错误 #### 解决方案 ##### 1. 添加防御性路径检查 在路径构造前验证关键变量: ```python # 添加验证逻辑 if weights_dir is None: weights_dir = "P_100k" # 设置默认目录名 if weights_epoch is None: weights_epoch = "1999" # 设置默认epoch值 # 确保目录存在 weights_folder = Path(f"./weights/{weights_dir}/") weights_folder.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 自动创建目录 # 构造路径 weights_path = weights_folder / f"net_{weights_epoch}.pth" ``` ##### 2. 使用 `pathlib` 替代字符串拼接 ```python from pathlib import Path # 安全路径构造 base_dir = Path("./weights") / weights_dir weights_path = base_dir / f"net_{weights_epoch}.pth" # 加载前验证路径 if not weights_path.exists(): weights_path = Path("./default_weights.pth") # 设置备用路径 ``` ##### 3. 配置文件兜底机制 在 `config.yaml` 中添加默认值: ```yaml # config.yaml training: weights_dir: "P_100k" weights_epoch: 1999 ``` 读取时提供默认值: ```python import yaml with open("config.yaml") as f: config = yaml.safe_load(f).get("training", {}) weights_dir = config.get("weights_dir", "P_100k") weights_epoch = str(config.get("weights_epoch", 1999)) # 转换为字符串 ``` ##### 4. 添加详细错误日志 ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) try: netP.load_state_dict(torch.load(weights_path)) except TypeError as e: logging.error(f"路径无效: weights_dir={weights_dir}, weights_epoch={weights_epoch}") logging.error(f"完整路径: {weights_path}") raise ``` #### 错误预防机制 建立路径验证流程: ```mermaid graph TD A[启动训练] --> B{weights_dir/weights_epoch 已定义?} B -->|否| C[使用默认值] B -->|是| D[构造路径] D --> E{路径是否存在?} E -->|否| F[加载备用模型] E -->|是| G[正常加载] ``` #### 最佳实践建议 1. **路径标准化**: ```python from pathlib import Path BASE_DIR = Path(__file__).parent.resolve() # 获取脚本所在绝对路径 WEIGHTS_DIR = BASE_DIR / "weights" ``` 2. **环境变量支持**: ```python import os weights_dir = os.getenv("WEIGHTS_DIR", "P_100k") # 支持环境变量覆盖 ``` 3. **动态epoch选择**: ```python # 自动选择最新epoch weights_files = list(WEIGHTS_DIR.glob("net_*.pth")) if weights_files: latest_file = max(weights_files, key=os.path.getctime) weights_path = latest_file ``` 通过以上方法,可彻底解决路径构造时的 `NoneType` 错误,并增强模型加载的健壮性[^1]。
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