常用算法——解析算法

文章介绍了解析算法在解决实际问题中的应用,如利用铁丝长度和矩形面积计算最佳矩形框尺寸,以及解决棋盘上等比数列米粒问题,展示了数学和编程在解决实际挑战中的力量。通过两种不同的方法计算了填满64格棋盘所需的米粒数量,结果表明所需大米量惊人。

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解析算法,即解析法(analysis algorithm)是指用解析的方法找出表示问题的前提条件与结果之间关系的数学表达式,并通过表达式的计算来实现问题求解,其解题流程见图1。 

解析算法流程图

例1 使用一根长度为l厘米的铁丝,制作一个面积为s平方厘米的矩形框,要求计算该矩形框应有的高h和宽w。

 

铁丝制作矩形框参数关系图

分析:设矩形框的高为h、宽为w,则根据几何关系(参考图2)可得:

 所以h=h1,则w=h2;或者h=h2,则w=h1

d=l^{2}-16s,则当d<0时无解,当d=0时有两个相同解,当d>0时有两个不同解。程序流程如图3所示。

铁丝制作矩形框程序设计流程图

完整程序如下:

##############################################
# 设计 Zhang Ruilin    创建 2022-10-30 14:21 #
# 已知矩形周长(l)和面积(s),求其高(h)和宽(w) #
##############################################
l = float(input('请输入铁丝的长度'))
s = float(input('请输入矩形框面积'))
d = l * l - 16 * s
if d < 0:
    print(f'无实数解(长度为{l}厘米的铁丝制作'\
          f'不了面积为{s}平方厘米的矩形框)')
elif d == 0:
    h = w = l / 4
    print(f'长度为{l}厘米的铁丝制作面积为{s}平方厘米的'\
          f'矩形框,高为{h}厘米宽为{w}厘米')
else:
    h = (l - d ** 0.5) / 4
    w = (l + d ** 0.5) / 4
    print(f'长度为{l}厘米的铁丝制作面积为{s}平方厘米的'\
          f'矩形框,高为{h:.2f}厘米宽为{w:.2f}厘米')

执行结果如下:

 2 古代有个聪明人给国王送来了一种棋子,叫做象棋,棋盘上有六十四个格子,棋子上刻着皇帝”“皇后”“”“”“”……。下棋的人按照规则走动棋子,双方对阵,像打仗一样,看谁能把谁打败。国王玩得没有够,这象棋真的太好玩了。于是,国王把发明象棋的聪明人找来,高兴地说:这玩意儿确实使人玩不厌,我要重重赏你,你希望得到什么,我都能满足你的要求。

聪明人说:“我只要些米粒。”“米粒,几颗米粒算什么?”国王说:“你要多少?”聪明人说,“这样吧,您在第一格棋盘上放一粒,第二格棋盘上放两粒,第三格放上四粒……照这样放下去,每格比前一格加一倍,把八八六十四格棋盘都放满了,我也就满足了。”(参见图4)。

 64格棋盘上每格应放米粒数示意图

国王叫管粮食的大臣来计算,他一粒、两粒、四粒、八粒、十六粒……才放到二十格,一口袋大米就放完了,以后是二袋、四袋、八袋、十六袋……还没有放到棋盘的一半。粮仓里的粮食全放完了,他马上去报告国王:“不得了,不得了!”“什么事大惊小怪?”国王问。请计算放满64格棋盘需要多少粮食(1 千克大米约50000粒),以至于管粮食的大臣大喊“不得了,不得了!”。

解法一:如图4所示,总数s=2^{0}+2^{1}+2^{2}+2^{3}+...+2^{62}+2^{63}。计算程序如下:

#############################################
# 设计 Zhang Ruilin   创建 2022-10-31 09:01 #
# 棋盘上的米粒。64 格棋盘,第 1 格放 1 粒, #
# 第 2 格放 2 粒,程序后一格是前一格的一倍,#
# 求放满64格需要多少大米(1 千克约 50000 粒) #
#############################################
s = 0
for i in range(64):
    s += 2**i
print(f'{s}粒,约{s/50000:.2f}千克\n约{s/5e7:.2f}吨)')

运行结果为:

18446744073709551615粒,约368934881474191.06千克

约368934881474.19吨。

解法二:式s=2^{0}+2^{1}+2^{2}+2^{3}+...+2^{62}+2^{63}明显是个等比数列求和等比数列求和,设

 

 计算程序如下:

#############################################
# 设计 Zhang Ruilin   创建 2022-10-31 12:50 #
# 棋盘上的米粒。64 格棋盘,第 1 格放 1 粒, #
# 第 2 格放 2 粒,程序后一格是前一格的一倍,#
# 求放满64格需要多少大米(1 千克约 50000 粒) #
#############################################
a1 = 1
q = 2
n = 64
s = 2 ** 64 - 1
print(f'{s}粒,约{s/50000:.2f}千克\n约{s/5e7:.2f}吨)')

运行结果为:

18446744073709551615粒,约368934881474191.06千克

约368934881474.19吨

2021年度中国大米产量约为1.49亿吨

即需要按中国2021年的产量,2476.07年生产的大米才能满足要求。

### 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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