蓝桥杯ALGO_05(最短路)

本文介绍了一个关于计算有向图中包含负权边但无负环情况下从特定起点到其他各点最短路径的问题。输入包括顶点数量、边的数量及具体的边连接和权重信息,输出则是从起始点到其余各顶点的最短路径。

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问题描述
给定一个n个顶点,m条边的有向图(其中某些边权可能为负,但保证没有负环)。请你计算从1号点到其他点的最短路(顶点从1到n编号)。

输入格式
第一行两个整数n, m。

接下来的m行,每行有三个整数u, v, l,表示u到v有一条长度为l的边。

输出格式
共n-1行,第i行表示1号点到i+1号点的最短路。
样例输入
3 3
1 2 -1
2 3 -1
3 1 2
样例输出
-1
-2
数据规模与约定
对于10%的数据,n = 2,m = 2。

对于30%的数据,n <= 5,m <= 10。

对于100%的数据,1 <= n <= 20000,1 <= m <= 200000,-10000 <= l <= 10000,保证从任意顶点都能到达其他所有顶点。

这里写代码片
<think>好的,我现在需要分析用户提供的Python代码,并解释这两个函数`training_function``run_algo`的功能,以及整个脚本的运行流程。首先,我应该先通读代码,理解每个部分的作用,然后逐步拆解。 首先看`training_function`函数。它接受一个`config`参数,然后调用了`algo_select`函数,返回三个值:`algo_init_fn`, `algo_trainer_obj`, `algo_config`。接着,使用`load_data_from_neorl`加载训练验证数据。然后更新了`algo_config`,设置设备为CUDA。之后初始化`algo_init``algo_trainer`,创建回调函数`callback`,并初始化它。后调用`algo_trainer.train`进行训练,返回0。 接下来是`run_algo`函数,它使用`**kwargs`接收参数,创建`config`字典,并设置随机种子。再次调用`algo_select`获取`algo_config`,并加载数据。然后处理`grid_tune`参数,将每个键值对加入`config`,使用`tune.grid_search`。接着调用`tune.run`,指定训练函数、配置资源。后使用`fire.Fire`将`run_algo`作为命令行接口。 可能的疑问点包括:`algo_select`的作用、`tune.run`的功能、`ModelCallBackFunction`的作用,以及超参数调优的实现方式。此外,代码中的`resources_per_trial`设置为0.5个GPU,这可能涉及到资源分配的问题。 需要解释每个函数的主要步骤,并说明整个脚本的用途,比如超参数调优框架,可能基于Ray Tune。同时要指出`training_function`负责单次训练任务,而`run_algo`配置并启动超参数搜索。此外,回调函数可能用于监控训练过程,记录指标等。 需要注意代码中的`score`变量未被实际返回,而是返回0,这可能是一个占位符或需要修改的地方。另外,数据加载部分可能涉及外部库如NEORL,需要提及数据载入的步骤。 后,总结整个脚本的结构,说明各部分如何协作,实现自动化调优流程。</think>以下是对你提供的代码的逐步解析功能介绍: ### 一、代码整体结构 代码实现了一个基于超参数搜索的自动化训练框架,主要包含两个核心函数: - `training_function()`:执行单次训练任务 - `run_algo()`:配置并启动超参数调优 - 使用`fire`库创建命令行接口 ### 二、`training_function(config)` 函数解析 $$ \begin{aligned} 1.\ & \text{输入配置参数 } config \\ 2.\ & \text{调用算法选择器 } \text{algo\_select()} \rightarrow \text{获取算法初始化函数、训练器对象、配置字典} \\ 3.\ & \text{从NEORL加载数据集 } \rightarrow \text{分割为训练/验证缓冲区} \\ 4.\ & \text{合并配置参数,强制使用CUDA设备} \\ 5.\ & \text{初始化算法训练器对象} \\ 6.\ & \text{创建模型回调函数并初始化(用于监控训练过程)} \\ 7.\ & \text{执行训练流程,终返回评分(当前固定返回0)} \end{aligned} $$ ### 三、`run_algo(**kwargs)` 函数解析 $$ \begin{aligned} 1.\ & \text{创建配置字典,自动生成随机种子 } (0 \sim 10^6) \\ 2.\ & \text{通过算法选择器获取算法默认配置} \\ 3.\ & \text{预加载数据集(确保数据可用性)} \\ 4.\ & \text{配置超参数网格搜索空间 } \forall k \in grid\_tune: config[k] = \text{tune.grid\_search}(v) \\ 5.\ & \text{启动Ray Tune分布式训练:} \\ & \quad \cdot \text{指定训练函数 } training\_function \\ & \quad \cdot \text{分配GPU资源(每任务0.5个GPU)} \\ 6.\ & \text{返回超参数分析结果 } analysis \end{aligned} $$ ### 四、关键组件说明 1. **Ray Tune框架**: - 实现分布式超参数调优 - `tune.grid_search()` 定义参数搜索空间 - `resources_per_trial` 控制资源分配 2. **NEORL数据接口**: - `load_data_from_neorl()` 根据任务参数加载标准化数据集 - 支持不同数据类型(`task_data_type`)训练样本量(`task_train_num`) 3. **训练回调机制**: - `ModelCallBackFunction` 实现训练过程监控 - 典型功能:记录指标、早停机制、模型保存等 ### 五、代码执行流程 ```python 命令行参数 → fire.Fire() → run_algo() → tune.run() → 并行执行多个training_function ``` ### 六、需注意的特殊实现 1. GPU资源分配策略: - `"gpu": 0.5` 允许单个GPU同时运行2个训练任务 - 实际使用需要确保CUDA环境正确配置 2. 随机种子生成: ```python config["kwargs"]['seed'] = random.randint(0, 1000000) ``` 确保每次运行有不同的初始化状态 3. 当前返回值问题: ```python return 0 # 实际应返回score用于超参数评估 ``` 这可能是待完善的占位符实现 ### 七、典型使用场景 ```bash # 通过命令行启动训练(假设已配置参数) python script.py --param1 value1 --param2 value2 ``` 该框架适用于: - 强化学习算法的超参数优化 - 自动化模型性能对比测试 - 大规模分布式实验场景
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