【数组-中等】560. 和为K的子数组

最新推荐文章于 2025-05-29 16:17:02 发布
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分类专栏： 刷题 # leetcode
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kz_java/article/details/119879715
本文介绍如何使用Python实现一个解决方案，解决给定整数数组和目标和k的问题，计算连续子数组和为k的个数。通过collections模块和迭代技巧，快速统计满足条件的子数组数量。适合初学者理解数组问题的动态规划应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【题目】
给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。

示例 1 :

输入:nums = [1,1,1], k = 2
输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。

说明 :

数组的长度为 [1, 20,000]。
数组中元素的范围是 [-1000, 1000] ，且整数 k 的范围是 [-1e7, 1e7]。

【代码】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        sum_times=collections.defaultdict(int)
        sum_times[0]=1
        cur_sum=0
        cnt=0
        for i in range(len(nums)):
            cur_sum+=nums[i]
            if cur_sum-k in sum_times:
                cnt+=sum_times[cur_sum-k]
            sum_times[cur_sum]+=1
        return cnt
PyTorch中DataLoader介绍
u012374012的专栏
10-28 1630
按照上图的顺序，本小节就来到pytorch数据加载最核心模块——DataLoader。从以上可以看到，DataLoader类有14个变量，因此成为最核心模块，一点不为过。DataLoader功能繁多，这里根据官方文档可总结为以下五大功能：支持两种形式数据集读取：map-style and iterable-style datasets自定义采样策略：customizing data loading order自动组装成批数据：automatic batching。
Pytorch Dataloader 模块源码分析（一）：整体框架与 Dataset 组件
weixin_41670608的博客
08-29 904
前文提到 Dataset 类支持两种风格，map 和 iterable，map 风格指的是该 Dataset 对象可以通过传入一个下标（键）来访问具体的值，也就是内部实现是一个哈希表（python 中就是字典），而 Iterable 数据集则是前文提到的可迭代对象，可以通过 for 循环遍历内部的数据。由于篇幅较长，后面的部分将放在后半篇。因此，map 风格的 Dataset 需要实现__getitem__方法而 iterable 风格的 Dataset 需要实现__iter__和__next__方法。..
pytorch中DataLoader详解
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在深度学习的训练过程中，我们需要将数据分批的放入到训练网络中，批数量的大小也被成为batch_size,通过pytorch提供的dataloader方法，可以自动实现一个迭代器，每次返回一组batch_size个样本和标签来进行训练。 下面是一个dataloader的简单例子： import torch import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 5 #生成1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 x = torch.linspace(1, 10, 10) #
PyTorch中 torch.utils.data.DataLoader 的详细解析和读取点云数据示例
qq_36812406的博客
05-29 1329
变长数据（如文本、点云）或特殊处理需求# 假设每个样本是 list 或 tensor（变长）collate_fn。
pytorch dataloader详解
包龙星的剑
08-25 1万+
构建自己的dataloader是模型训练的第一步，本篇文章介绍下pytorch与dataloader以及与其相关的类的用法。
Pytorch中的DataLoader
xinxin的博客
08-01 5319
官方给出的定义是：即：数据加载器。组合数据集和采样器，并在数据集上提供单进程或多进程迭代器。换句话说，通常在训练时我们会将数据集分成若干小的、随机的批（batch），这个操作当然可以手动操作，但是pytorch里面为我们提供了API让我们方便地从dataset中获得batch，DataLoader就是来解决这个问题的。它的本质是一个可迭代对象，即经过DataLoader的返回值为一个可迭代的对象，一般的操作是：1、创建一个 dataset 对象；2、创建一个DataLoader对象；
Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解
09-18
在PyTorch中，`DataLoader`是用于加载和预处理数据的重要工具，它将数据集分割成批量以便于训练神经网络模型。`collate_fn`是`DataLoader`的一个可选参数，允许用户自定义如何合并（collate）单个样本到批次中。这个...
pytorch Dataloader Sampler参数深入理解
kuxingseng123的博客
12-08 1105
慢慢的将DａｔａＬｏａｄｅｒ函数全部都将其理解透彻。全部都将其给搞定都行啦的是
【代码笔记】Pytorch学习 DataLoader模块详解
Small__明的博客
04-07 3006
这里会把参数全部列出，这里列出的目的是让大家知道各个参数的意义。实际上很多是用不到的，我用加粗字体表示一些常用的参数。__next__方法会调用_next_data，_next_data获取一个batch的数据。dataloader主要有6个class构成（可见下图）
【PyTorch与深度学习】5、深入剖析PyTorch DataLoader源码
随手写写
05-01 1538
最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，此节课很详细，笔记记的比较粗。
pytorch中的DataLoader
m0_50317149的博客
05-31 6491
简单来说，dataloader的作用就是将数据集变成可以进行遍历的对象，每次迭代可以从数据集中返回一组数据。在模型训练时，我们能可以用DataLoader批量读取数据。
pytorch——DataLoader
m0_67855350的博客
04-08 989
Datasetint可选1bool可选int可选bool可选。
Pytorch中DataLoader类
威少的博客
03-06 2577
文章目录1 基本流程2 参数介绍关于worker_init_fn的问题pin_memory 1 基本流程 首先熟知，pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的： 创建一个 Dataset 对象 创建一个 DataLoader 对象 循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练 dataset = MyDataset() dataloader = DataLoader(dataset) num_epoches = 100 for epoch in range(n
PyTorch——Dataloader使用
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前面我在写PyTorch的第一篇文章里讲过Dataset是啥，Dataset就是将数据集分类，并且分析出这些数据集它的位置哪、大小多少、这个数据集一共有多少数据......等等信息那么把Dataset比作一副扑克牌，那么如果你就让这副牌放在桌子那不去取牌，那你怎么打牌？Dataloader就是做【取牌】这个操作，就是去【读取数据】
Pytorch的DataLoader和Dataset详解
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Pytorch作为一个深度学习的框架,在学术界的使用已经很广泛了，我们现在来介绍一下如何把numpy的数据转化为Pytorch的Tensor,不懂Tensor的小伙伴可以自行百度一下。 我这里简单介绍一下Tensor其实和Numpy的nparray基本上是一个事情，只不过我们的Tensor是我们Pytorch需要的数据类型，而且Pytorch所有的计算都是基于Tensor的，我们可以把它叫做张量，同时有的小伙伴也会把它叫做高维矩阵。这里不多重复。 我们说一下重点，在Mea...
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07-09 271
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pytorch之dataloader深入理解
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DataLoader作用 首先简单介绍一下DataLoader，它是PyTorch中数据读取的一个重要接口，该接口的目的：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练。 官方对DataLoader的说明是：“数据加载由数据集和采样器组成，基于python的单、多进程的iterators来处理数据。”关于iterator和iterable的区别和概念请自行查阅，在实现中的差别就是iterators有__iter__和
pytorch DataLoader
每日提升一点点
10-23 365
class DataLoader(object): r""" Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides single- or multi-process iterators over the dataset. Arguments: dataset (Dataset): dataset from which to load the data. batch_size .
pytorch dataloader加载的时候会确定随机采样的顺序，如果不重新调用dataloader采样顺序就不会变化吗
最新发布
07-09
<think>我们正在讨论PyTorch DataLoader的随机采样机制。用户的问题集中在两个方面： 1. DataLoader在随机采样时如何确定采样顺序？ 2. 如果连续多次使用同一个DataLoader实例，其采样顺序是否会保持不变？ 根据提供的引用，我们可以得到以下关键信息： 引用[1]：说明了DataLoader的基本工作流程，其中Sampler负责生成索引（indices），然后根据这些索引从Dataset中获取数据，最后通过collate_fn整理成一个batch。特别地，当num_workers=0时，采样是在主进程中进行的。 引用[3][4][5]：都提到了如何让两个DataLoader（或者一个DataLoader处理两个数据集）保持相同的打乱顺序。方法包括使用同一个生成器（generator）或者将两个数据集合并成一个数据集，然后使用同一个DataLoader。 具体到用户的问题： 1. 随机采样的顺序由Sampler控制。当设置`shuffle=True`时，DataLoader会使用一个随机采样器（RandomSampler），它会随机打乱数据的顺序。 2. 采样顺序是否保持不变，取决于我们如何迭代DataLoader。同一个DataLoader实例在每次迭代时，会按照当前的顺序（如果是随机的，则每次打乱后的顺序）返回数据。但是，当我们重新开始一个epoch（即重新迭代DataLoader）时，顺序是否会改变？ 关键点：在同一个epoch中，同一个DataLoader实例的迭代顺序是固定的（即第一次迭代和第二次迭代的顺序不同，但整个epoch的顺序在开始时已经确定）。但是，当进入下一个epoch时，DataLoader会重新打乱顺序（如果shuffle=True），所以顺序会改变。 但是，用户问的是“连续多次使用同一个DataLoader实例”，这里需要明确是同一个epoch内多次迭代还是跨越多个epoch。 然而，在PyTorch中，DataLoader是一个迭代器，当我们遍历完一次后（即一个epoch结束），下一次遍历（下一个epoch）会重新创建Sampler（如果shuffle=True，则重新打乱）？或者我们是否需要重新初始化DataLoader？ 实际上，DataLoader在每次迭代开始时（即每次调用`__iter__`方法时）会创建一个新的采样器迭代器。具体来说： - 在DataLoader的`__iter__`方法中，会调用`_get_iterator`方法，该方法会创建一个新的迭代器（`_SingleProcessDataLoaderIter`或`_MultiProcessingDataLoaderIter`）。 - 在这个新的迭代器初始化时，会创建一个采样器迭代器（通过`sampler_iter = iter(self.sampler)`）。如果采样器是随机的（例如`RandomSampler`），那么每次创建采样器迭代器时，都会重新打乱顺序（如果设置了shuffle=True）。 因此，如果我们连续多次使用同一个DataLoader实例（这里指的是多次遍历整个数据集，即多个epoch），那么每个epoch开始时，采样顺序都会重新打乱。 但是，如果我们在同一个epoch内多次迭代同一个DataLoader实例（比如我们迭代了一半，然后又从头开始），这是不允许的，因为DataLoader的迭代器是一次性的。通常，我们在一个epoch中只遍历一次DataLoader。如果我们想重新开始，需要重新调用`iter(dataloader)`。 所以，总结如下： - 在同一个迭代器（即同一个epoch的迭代过程中）内，采样顺序是固定的（不会变化）。 - 当开始一个新的epoch（即重新调用`iter(dataloader)`）时，如果`shuffle=True`，则采样顺序会重新打乱（即和上一个epoch不同）。 另外，引用[5]提到可以通过设置`generator`参数来固定随机种子，从而使得每次打乱的顺序相同。例如： ```python g = torch.Generator() g.manual_seed(0) trainloader = DataLoader(..., shuffle=True, generator=g) ``` 这样，每次重新迭代DataLoader（即每个epoch开始时）都会得到相同的打乱顺序。 因此，回答用户的问题： 1. 随机采样的顺序由Sampler决定，当`shuffle=True`时，使用随机采样器，每次创建迭代器（即每个epoch开始时）会打乱顺序。 2. 如果连续多次使用同一个DataLoader实例（这里指的是多次迭代，即多个epoch），那么每次（每个epoch）的顺序是否相同取决于是否设置了固定的生成器（generator）。默认情况下（没有设置generator或者没有固定种子），每个epoch的顺序都会不同。如果设置了固定的生成器（如上面的代码），则每次打乱的顺序相同。 下面我们详细解释： ### PyTorch DataLoader随机采样机制 在PyTorch中，`DataLoader`的随机采样行为主要由以下两个因素控制： 1. `shuffle`参数：当设置为`True`时，数据会被随机打乱。 2. `sampler`参数：如果用户没有自定义`sampler`，则`shuffle=True`会使用内置的`RandomSampler`。 #### 采样顺序的确定 - 在每次调用`DataLoader`的迭代器时（即每个epoch开始时），会初始化采样器迭代器（`sampler_iter = iter(sampler)`）。 - 对于`RandomSampler`，其`__iter__`方法会在每次调用时生成一个新的随机顺序。具体实现如下（伪代码）： ```python class RandomSampler(Sampler): def __iter__(self): n = len(self.data_source) indices = torch.randperm(n, generator=self.generator).tolist() return iter(indices) ``` 其中，`generator`是控制随机种子的关键。如果`DataLoader`设置了`generator`参数，则使用该生成器；否则，使用全局的随机状态。 #### 连续使用同一DataLoader实例的顺序变化 - **同一个epoch内**：顺序固定，因为采样器迭代器已经生成，顺序不会改变。 - **跨越多个epoch**： - 默认情况（无固定生成器）：每次重新创建迭代器（即每个epoch）时，都会使用新的随机顺序，因此顺序会变化。 - 使用固定生成器：通过设置相同的生成器种子（如`generator.manual_seed(0)`），可以保证每次打乱的顺序相同。 #### 示例代码 ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 创建示例数据集 data = torch.arange(10) dataset = TensorDataset(data) # 情况1：默认随机（无固定生成器） loader1 = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True) # 第一个epoch print("Epoch 1 (loader1):") for batch in loader1: print(batch[0]) # 第二个epoch（同一loader1实例） print("Epoch 2 (loader1):") for batch in loader1: print(batch[0]) # 情况2：使用固定生成器 g = torch.Generator().manual_seed(42) loader2 = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True, generator=g) print("Epoch 1 (loader2):") for batch in loader2: print(batch[0]) # 重新创建迭代器（下一个epoch） print("Epoch 2 (loader2):") for batch in loader2: print(batch[0]) ``` 输出结果分析： - `loader1`的两个epoch的输出顺序不同（因为随机种子不同）。 - `loader2`的两个epoch的输出顺序相同（因为使用了固定生成器）。 ### 结论 1. **采样顺序确定机制**：由采样器（如`RandomSampler`）在每次创建迭代器时生成随机顺序。 2. **同一DataLoader实例多次使用的顺序变化**： - 在同一个epoch内，顺序不变。 - 在不同epoch之间，默认情况下顺序会变化（每次重新打乱）。 - 通过设置固定的`generator`，可以保持不同epoch的顺序相同。 ### 引用说明 在PyTorch中，`DataLoader`的迭代行为依赖于采样器的实现[^1]。同时，通过设置生成器（`generator`）可以控制随机采样的可重复性[^5]。 §§相关问题§§ 1. 如何设置PyTorch DataLoader以保证不同运行之间的随机采样顺序一致？ 2. PyTorch中多进程数据加载（num_workers>0）如何影响随机采样？ 3. 自定义采样器（Sampler）在PyTorch中如何实现？</think>### PyTorch DataLoader随机采样机制详解 PyTorch DataLoader的随机采样顺序由**采样器(Sampler)** 控制，其行为取决于`shuffle`参数设置和**生成器(generator)** 的使用。以下是关键机制分析： #### 1. **采样顺序的决定因素** - **`shuffle=True`时**： - DataLoader使用`RandomSampler`，每次调用`__iter__()`时会生成**新的随机顺序** - 顺序由伪随机数生成器决定，默认使用PyTorch全局随机状态 - 数学表达：索引序列 $I = \{i_0, i_1, ..., i_{n-1}\}$ 满足 $i_k \sim \text{Uniform}(0, n-1)$ - **`shuffle=False`时**： - 使用`SequentialSampler`，保持数据集的原始顺序 - 顺序固定为 $I = \{0, 1, 2, ..., n-1\}$ #### 2. **同一DataLoader实例的多次使用** | 使用场景 | 采样顺序是否变化 | 原因说明 | |------------------------------|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **同一epoch内连续迭代** | ❌ 顺序**固定不变** | 采样器迭代器创建后顺序已确定（引用[1]中`indices = next(self.sample_iter)`） | | **跨epoch重新迭代** | ✅ 顺序**重新打乱** | 每次调用`__iter__()`会重建采样器（新随机种子） | | **设置固定生成器(generator)**| ❌ 顺序**保持不变** | 通过`generator`参数控制随机源（引用[5]） | #### 3. **关键代码机制分析 ```python # DataLoader核心迭代逻辑（简化版） def __iter__(self): # 每次调用__iter__()时创建新的采样器迭代器 sampler_iter = iter(self.sampler) # 关键点：重建迭代器 for indices in sampler_iter: # 按当前采样顺序获取数据 batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices]) yield batch ``` - **重建机制**：每次调用`__iter__()`（即新epoch开始时）会执行`iter(self.sampler)`，触发采样器的`__iter__()`方法 - **随机采样器行为**： ```python class RandomSampler: def __iter__(self): # 每次调用生成新的随机序列 indices = torch.randperm(n, generator=self.generator) return iter(indices.tolist()) ``` #### 4. **保持顺序一致的解决方案** ```python import torch # 方案1：使用固定生成器（推荐） g = torch.Generator().manual_seed(42) # 固定随机种子 dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=True, generator=g) # 方案2：合并数据集（引用[3]） class PairedDataset(Dataset): def __getitem__(self, index): return datasetA[index], datasetB[index] # 共享索引 # 方案3：禁用shuffle（简单场景） dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=False) ``` #### 5. **多进程注意事项** 当`num_workers > 0`时： - 每个工作进程复制主进程的随机状态 - **需设置`worker_init_fn`保证可重复性**： ```python def seed_worker(worker_id): worker_seed = torch.initial_seed() % 2**32 numpy.random.seed(worker_seed) dataloader = DataLoader(..., num_workers=4, worker_init_fn=seed_worker) ``` ### 总结 1. **同一epoch内**：采样顺序固定（因采样器迭代器已实例化） 2. **跨epoch时**：默认重新打乱顺序（因重建采样器迭代器） 3. **控制方法**： - 使用`generator`参数固定随机源 - 合并相关数据集共享采样器 - 设置`worker_init_fn`保证多进程可重复性 > 引用说明：DataLoader的迭代逻辑由采样器控制[^1]，通过生成器可实现确定性采样[^5]，数据集合并是保持相关数据顺序同步的有效方案[^3]。
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