Rearrange int array to put odd number to left and even to right

本文介绍了一种使用双指针技术快速实现数组中奇偶数元素位置互换的方法,该算法时间复杂度为O(n),且无需额外内存空间。详细解释了算法原理、代码实现,并通过实例演示了如何应用此技巧。

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双指针,左右调换。no extra memory, O(n)

class Solution:
    def sepOddEven(self, nums):
        if not nums or len(nums) == 0: return None
        left = 0
        right = len(nums) - 1
        while left < right:
            if nums[left] % 2 == 0:
                nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]
                right -= 1
            else:
                left += 1
        return nums
<think>好的,我现在需要帮助用户理解Space to Depth操作的计算流程和实现细节。首先,我得回顾一下用户的问题,确保自己正确理解需求。用户提到的是Space to Depth,这在深度学习中常用于调整张量的维度,特别是在图像处理任务里,比如超分辨率或者某些卷积神经网络中的操作。 首先,我应该明确Space to Depth的基本概念。根据引用[1]中的PyTorch示例,输入张量b的形状是(16, 32, 64, 64),经过rearrange操作后变成(16, 128, 32, 32)。这说明Space to Depth将空间维度(高度和宽度)的像素块重新排列到深度(通道)维度。具体来说,每个2x2的块(h0和w0都是2)被展开到通道上,所以原来的32通道乘以4(2x2)得到128通道,同时高度和宽度各减半到32。 接下来,我需要对比TensorFlow的实现。引用[2]中的例子,输入形状是(1, 4, 3, 3),使用depth_to_space后变成(1, 1, 6, 6)。这里需要注意data_format设为NCHW,也就是通道在前。block_size为2,所以每个2x2的块会被重新排列到空间维度,增加高度和宽度,减少通道数。但用户这里问的是Space to Depth,而depth_to_space其实是逆操作,可能需要澄清两者的区别。不过用户的问题明确提到Space to Depth,所以应关注如何将空间信息转换到深度,即类似于PyTorch中的例子。 然后,我需要确保解释清楚计算流程的步骤。对于输入张量,假设形状为[N, C, H, W],使用块大小B,Space to Depth会将每个BxB的空间块中的元素按顺序排列到通道维度。例如,每个BxB块中的元素会被展平并附加到通道上,因此新的通道数为C * B²,而高度和宽度变为H/B和W/B。需要验证这个逻辑是否正确,比如引用[1]中的输入通道32,块大小2,输出通道32*4=128,确实符合这个规律。 接下来,实现细节方面,用户可能想知道在TensorFlow和PyTorch中的具体函数或方法。在PyTorch中,引用[1]使用了rearrange函数,这可能是来自einops库的操作。而TensorFlow中,tf.nn.space_to_depth函数可以直接实现,但需要注意参数设置,如block_size和data_format。比如,TensorFlow的例子中使用了NCHW格式,所以输入形状是[batch, channels, height, width],输出形状应为[batch, channels * block_size², height / block_size, width / block_size]。 用户还可能关心应用场景,比如在哪些模型中会用到这个操作。例如,引用[4]提到MobileNetV3使用深度可分离卷积,但可能不会直接使用Space to Depth,不过类似的张量操作可能在模型结构调整中出现,比如下采样时减少计算量同时增加通道数。 此外,需要区分Space to Depth和其逆操作Depth to Space,避免混淆。比如在PyTorch的示例中,Depth to Space将通道数减少,空间维度增加,这正是逆过程。用户可能需要明确两者的不同用途,比如Space to Depth用于编码,而Depth to Space用于解码或上采样。 在撰写回答时,需要结构清晰,分步骤说明计算流程,然后分别介绍TensorFlow和PyTorch的实现方法,并给出代码示例。同时,要解释输入输出形状的变化,确保用户理解每个参数的作用。最后,应用场景部分可以提到具体的模型或任务,如超分辨率、图像分割等,但需确认引用是否支持这些内容,否则可能需要更一般性的说明。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如数据格式(NCHW vs NHWC),这在TensorFlow中尤其重要,因为不同的数据格式会影响函数的使用。例如,如果用户的数据是NHWC格式,需要调整参数。此外,块大小的选择对结果的影响,比如块大小必须能整除原高度和宽度,否则可能导致错误,这也是实现时需要注意的细节。 最后,生成相关问题时要围绕Space to Depth,可能涉及与其他操作的比较、性能影响、在不同框架中的实现差异等,确保问题具有针对性,帮助用户深入理解。</think>### Space to Depth操作详解 #### 一、计算流程 Space to Depth操作通过重组空间维度的像素块来增加通道维度,实现步骤为: 1. **分块处理**:将输入张量的$H \times W$维度按$B \times B$块拆分,例如输入形状$[N,C,H,W]$,块大小为2时,得到$(H/2) \times (W/2)$个块 2. **通道重组**:将每个块内的$B^2$个像素沿通道维度拼接,新通道数变为$C \times B^2$ 3. **尺寸调整**:空间维度缩减为$[H/B, W/B]$,输出形状变为$[N, C \times B^2, H/B, W/B]$[^1] 数学表达式: $$ \text{Output}(n,c \cdot B^2 + i \cdot B + j,h,w) = \text{Input}(n,c,h \cdot B + i,w \cdot B + j) $$ #### 二、实现细节 **PyTorch实现**(使用`einops`库): ```python from einops import rearrange # 输入形状 [16,32,64,64] s2d = rearrange(b, 'b c (h h0) (w w0) -> b (h0 w0 c) h w', h0=2, w0=2) # 输出形状 [16,128,32,32] ``` 实现特点: - 保持NCHW数据格式 - 使用张量重组而非内存复制 - 支持任意块大小[^1] **TensorFlow原生实现**: ```python import tensorflow as tf # 输入形状 [1,4,3,3] output = tf.nn.space_to_space(input, block_size=2, data_format='NCHW') # 输出形状 [1,16,1,1] ``` 关键参数: - `block_size`: 必须整除H/W维度 - `data_format`: 需与输入格式一致(NCHW/NHWC)[^2] #### 三、应用场景 1. **下采样替代方案**:替代池化操作保留更多空间信息 2. **超分辨率网络**:用于特征图重组(如ESPCN模型) 3. **注意力机制**:重组特征维度计算空间注意力 4. **模型压缩**:减少后续卷积层的计算量 #### 四、特性对比 | 特性 | PyTorch(einops) | TensorFlow原生 | |-----------|----------------|---------------| | 数据格式 | 显式指定 | 需参数声明 | | 块大小限制 | 无 | 必须整除H/W | | 内存效率 | 高 | 中等 | | 反向操作支持 | 需手动实现 | 提供depth_to_space |
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