Leetcode 3607. Power Grid Maintenance

YOLO26算法车道线检测+训练好的模型+360张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 55 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9512** mAP50-95 | 0.6746 Precision | 0.8796 Recall | 0.8825 train/box_loss | 0.8608 train/cls_loss | 0.7232 val/box_loss | 0.9955 val/cls_loss | 0.5511 【训练过程分析】 这轮训练我经历了从初始到稳定的曲折过程。前 20 个epoch,loss 曲线呈现了陡峭的下降趋势,mAP50 指标从 0.8 开始逐步攀升,仿佛在寻找一个合适的平衡点。然而,从第 21 个epoch 开始,mAP50 的提升速率显著放缓,整体曲线显得有些曲折,有时甚至停滞不前,让我一度以为训练出现了问题。直到第 35 个epoch,loss 开始逐渐趋于平稳,这标志着模型已经找到了一个较好的收敛区间。到了最后的 20 个 epoch,尽管 mAP50 依旧在稳步上升,但提升幅度已经不大,这意味着模型已经接近其性能天花板。 在这个过程中,我重点关注了 box_loss 和 cls_loss 的变化。初期阶段,box_loss 快速下降,从 0.9 逐渐降至 0.86,而 cls_loss 则从 0.75 逐步下降至... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

1. 解题思路

这一题思路上首先是一个DSU的思路,将所有的连通网络计算出来,并对每一个网络的节点进行归类。然后我们需要对每一个网络当中的节点的状态进行一下维护,这里我们采用的是有序数组的方式,通过二分查找进行增删操作,然后每次query就是找出其中点的状态并进行更新。

当query操作为1时,我们就是要判断一下目标点的状态,如果当前其状态为在线,就直接返回其结果,反之在对应的簇当中返回最小节点或者-1;如果query操作为2时,我们将目标点下线并更新对应的簇当中的有效节点即可。

而关于DSU的相关内容,这里就不具体展开了,网上资料很多,我自己也有一篇水文《经典算法:并查集(DSU)结构简介》作为备忘,有兴趣的读者自己查查了解一下好了。

2. 代码实现

给出python代码实现如下:

class DSU:
    def __init__(self, N):
        self.root = [i for i in range(N)]
        
    def find(self, k):
        if self.root[k] != k:
            self.root[k] = self.find(self.root[k])
        return self.root[k]
    
    def union(self, a, b):
        x = self.find(a)
        y = self.find(b)
        if x != y:
            self.root[y] = x
        return

class Solution:
    def processQueries(self, c: int, connections: List[List[int]], queries: List[List[int]]) -> List[int]:
        dsu = DSU(c+1)
        for u, v in connections:
            dsu.union(u, v)
        
        clusters = defaultdict(list)
        for i in range(1, c+1):
            u = dsu.find(i)
            clusters[u].append(i)
        
        ans = []
        for op, idx in queries:
            u = dsu.find(idx)
            i = bisect.bisect_left(clusters[u], idx)
            if op == 1:
                if i < len(clusters[u]) and clusters[u][i] == idx:
                    ans.append(idx)
                elif len(clusters[u]) > 0:
                    ans.append(clusters[u][0])
                else:
                    ans.append(-1)
            else:
                if i < len(clusters[u]) and clusters[u][i] == idx:
                    clusters[u].pop(i)
        return ans

提交代码评测得到:耗时1388ms,占用内存101.67MB。

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