图论500题——HDU_P1272(小希的迷宫)

本文介绍了一个迷宫设计验证问题,需要判断给定的无向图是否符合特定条件:即图是否连通且不含环,最终目标是确定图是否构成一棵树。文章提供了使用并查集算法解决该问题的具体实现。

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题目:
小希的迷宫

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 50831 Accepted Submission(s): 15852

Problem Description
上次Gardon的迷宫城堡小希玩了很久(见Problem B),现在她也想设计一个迷宫让Gardon来走。但是她设计迷宫的思路不一样,首先她认为所有的通道都应该是双向连通的,就是说如果有一个通道连通了房间A和B,那么既可以通过它从房间A走到房间B,也可以通过它从房间B走到房间A,为了提高难度,小希希望任意两个房间有且仅有一条路径可以相通(除非走了回头路)。小希现在把她的设计图给你,让你帮忙判断她的设计图是否符合她的设计思路。比如下面的例子,前两个是符合条件的,但是最后一个却有两种方法从5到达8。

Input
输入包含多组数据,每组数据是一个以0 0结尾的整数对列表,表示了一条通道连接的两个房间的编号。房间的编号至少为1,且不超过100000。每两组数据之间有一个空行。
整个文件以两个-1结尾。

Output
对于输入的每一组数据,输出仅包括一行。如果该迷宫符合小希的思路,那么输出”Yes”,否则输出”No”。

Sample Input
6 8 5 3 5 2 6 4
5 6 0 0

8 1 7 3 6 2 8 9 7 5
7 4 7 8 7 6 0 0

3 8 6 8 6 4
5 3 5 6 5 2 0 0

-1 -1

Sample Output
Yes
Yes
No

Author
Gardon

Source
HDU 2006-4 Programming Contest


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题目大意:给出一个无向图,求这是不是一个连通图,和求这个图有没有环。总结起来就是,求这个图是不是一棵树。
这题可以使用并查集来做,思路:
用并查集检查一个图有没有环,也就是,在和并查集的合并操作里,如果这两个节点还没有合并就属于同一父亲,这表示此图有环。
给出代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>

int father[100001];

int get_father(int u)
{
    while(father[u]!=u)u = father[u];
    return u;
}

bool merge(int u,int v)
{
    if(get_father(u)==get_father(v))return false;
    father[get_father(u)] = get_father(v);return true;
}

void init()
{
    for(int i = 0;i<100001;i++)father[i] = -1;
}

int main()
{
    int u,v;
    while(1)
    {
        init();
        std::cin>>u>>v;
        if(u==0&&v==0){std::cout<<"Yes"<<std::endl;continue;}
        if(u==-1&&v==-1)return 0;
        bool flag = false;
        while(!(u==0&&v==0))
        {
            if(father[u]==-1)father[u] = u;
            if(father[v]==-1)father[v] = v;
            if(merge(u,v)==false&&u!=v){std::cout<<"No"<<std::endl;flag = true;break;}
            std::cin>>u>>v;
        }
        if(flag==false)
        {
            int count = 0;
            for(int i = 0;i<100001;i++)
                if(father[i]==i)count++;
            if(count>1){std::cout<<"No"<<std::endl;flag = true;}
        }
        if(flag==false)std::cout<<"Yes"<<std::endl;
        else while(!(u==0&&v==0))std::cin>>u>>v;
    }
    return 0;
}
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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