编程题:56. Merge Intervals

给定一个区间集合,合并所有重叠的区间。例如,输入[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]],输出[[1,6],[8,10],[15,18]]。通过先排序再比较的方式合并区间,当当前区间的左边界小于前一个区间的右边界时,可能存在重叠,需要合并。比较右边界的大小来决定最终合并的区间范围。注意处理结束时移除Integer.MAX_VALUE标识的区间。" 72632547,6267945,理解TCP/IP协议基础,"['网络协议', 'TCP', 'UDP', '网络通信', '数据传输']

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Given a collection of intervals, merge all overlapping intervals.

Example 1:

Input: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
Output: [[1,6],[8,10],[15,18]]
Explanation: Since intervals [1,3] and [2,6] overlaps, merge them into [1,6].
Example 2:

Input: [[1,4],[4,5]]
Output: [[1,5]]
Explanation: Intervals [1,4] and [4,5] are considered overlapping.
NOTE: input types have been changed on April 15, 2019. Please reset to default code definition to get new method signature.

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        //数组按第一个元素排序,写数组元素的comparator,重写int compare()方法
       Arrays.sort(intervals, new java.util.Comparator<int[]>(){
            public int compare (int[] a, int[] b){
                return Integer.compare(a[0],b[0]);
            }
        });        
        List<int[]> intervals_list= new ArrayList<>();
        //先把数组加进去,这是最开始的
        for(int[] ints: intervals){
            intervals_list.add(ints);
        }
        int n = intervals_list.size();
        //跟前一个比,如果可以合并,则用当前数组表示所能代表的区间,前一个作废,Integer.MAX_VALUE;
        for(int i = 1; i < n; i++){
            //合并条件,当前的左<前一个的右,才有交集
            if(intervals_list.get(i)[0]<=intervals_list.get(i-1)[1]){
                intervals_list.get(i)[0] = intervals_list.get(i-1)[0];
                //再看看右边能不能合并,右边如果也比前一个的右边小,则记录大的那个
                if(intervals_list.get(i)[1]<intervals_list.get(i-1)[1])
                   intervals_list.get(i)[1] =  intervals_list.get(i-1)[1];
                intervals_list.get(i-1)[0] = (int)Integer.MAX_VALUE;
                intervals_list.get(i-1)[1] = (int)Integer.MAX_VALUE;
            }
        }
        Iterator<int[]> iter = intervals_list.iterator();        
        while(iter.hasNext()){
            if((iter.next())[0] == Integer.MAX_VALUE)
               iter.remove(); 
        }        
        return intervals_list.toArray(new int[intervals_list.size()][2]);
    }    
}

KEYPOINT

数组表示的窗口合并
首先把数组按照首字母排序,重写比较器

Arrays.sort(arr, java.uitl.Comparator<int[]>(){
	@overide
	public int compare(int[] a, int[]b){
		return Integer.compare(a[0],b[0]);
	}
}
);

  • 当前窗口跟前一个比,如果可以合并,则用当前数组表示所能代表的区间,前一个作废,用Integer.MAX_VALUE标识;

  • 合并条件:当前的左<前一个的右,才有交集

  • 比完左边,看右边是否可以合并,右边如果也比前一个的右边小,则记录大的那个

  • 最后把👉🏻Interger.MAX_VALUE元素的窗口删掉~

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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