java稀疏数组

PyTorch版Unet训练后别只看loss:手把手教你计算并可视化多类别语义分割的mIoU(附完整代码) 本文详细介绍了在PyTorch中使用Unet模型进行多类别语义分割后,如何计算和可视化mIoU(mean Intersection over Union)以全面评估模型性能。通过完整的代码示例和实用技巧,帮助开发者从loss优化转向更精准的区域分割评估,特别适用于医学图像分析等关键场景。 阅读详情
public class SparseArray {
    public static void main(String[] args) {
        /*
         * 稀疏数组是一种二维数组。
         * 当在二维数组中存在较多的无意义的数如0的时候,我们可以考虑采用稀疏数组以节省空间。
         * 稀疏数组是一种n行3列的二维数组,arr[i][0]表示行,arr[i][1]表示列,arr[i][2]表示该位置对应的值。
         * 在对应的稀疏数组的arr[0][i]中记录的是对应的总数据数。即总行数、总列数、总的记录值数。
         */
        // 创建设置原始数组
        int chessArr[][] = new int[11][11];
        chessArr[1][2] = 1;
        chessArr[2][3] = 2;
        System.out.println("-----------------------------------------原始数组");
        for (int[] arr : chessArr) {
            for (int item : arr) {
                System.out.printf("%d\t",item);
            }
            System.out.println();
        }
        System.out.println("-----------------------------------------END");

        // 获取非0数据个数
        int count = 0;
        for (int[] arr : chessArr) {
            for (int item : arr) {
                if (item != 0) {
                    count++;
                }
            }
        }
        // 根据非0数据个数创建稀疏数组
        /*
         * 稀疏数组
         * 第一行:
         * 角标0元素(原始数组有多少行)
         * 角标1元素(原始数组有多少列)
         * 角标2元素(原始数组有多少个元素数据大于0的数据个数)
         * 第二行至第n行:
         * 角标0元素(大于0的该元素的行索引)
         * 角标1元素(大于0的该元素的列索引)
         * 角标2元素(大于0的该元素的值)
         */
        int sparseArr[][] = new int[count + 1][3];
        sparseArr[0][0] = 11;
        sparseArr[0][1] = 11;
        sparseArr[0][2] = count;
        // 设置稀疏数组里内容
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < chessArr.length; i++) {
            for (int j = 0; j < chessArr[i].length; j++) {
                if (chessArr[i][j] > 0) {
                    index++;
                    sparseArr[index][0] = i;
                    sparseArr[index][1] = j;
                    sparseArr[index][2] = chessArr[i][j];
                }

            }
        }

        // 打印稀疏数组
        System.out.println("-----------------------------------------稀疏数组");
        for (int[] rowData : sparseArr) {
            System.out.printf("%d\t%d\t%d\t\n", rowData[0], rowData[1], rowData[2]);
        }
        System.out.println("-----------------------------------------END");

        // 稀疏数组还原原始数组
        int reducArr[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
        for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
            int rowIndex = sparseArr[i][0];
            int colIndex = sparseArr[i][1];
            int val = sparseArr[i][2];
            reducArr[rowIndex][colIndex] = val;
        }
        System.out.println("-----------------------------------------打印还原原始数组");
        for (int[] arr : reducArr) {
            for (int item : arr) {
                System.out.printf("%d\t",item);
            }
            System.out.println();
        }
        System.out.println("-----------------------------------------END");
    }
}

VSCode 中搭建 Python 开发环境 **验证安装**:打开终端(CMD/PowerShell/终端),输入 `python --version`(Windows)或 `python3 --version`(macOS/Linux),显示版本号即成功。- **下载地址**:[Python 官网](https://www.python.org/downloads/)(选择对应系统的最新稳定版,推荐 3.8+)- **调试**:通过 `launch.json` 配置,设置断点后按 `F5` 启动,使用 `F10/F11` 控制流程。 阅读详情

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稀疏数组特别适用于处理像棋盘、‌地图这样大部分元素为0或同一值的二维数组,‌通过稀疏数组可以有效减少存储空间的浪费。稀疏数组(‌sparse array)‌在Java中是一种针对大部分元素为默认值或特定值的数组进行优化的存储结构‌。其中,‌第一列表示非默认值(非0)的行号,‌第二列表示非默认值(非0)的列号,‌第三列表示对应的值。通过这种方式,‌可以用较小的存储空间来表示具有大量默认值的数组,‌从而提高存储效率。其基本思想是只存储非默认值的元素及其对应的位置信息,‌以减少内存的使用。

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