leetcode 90. Subsets II (2 ways)

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets (the power set).

Note: The solution set must not contain duplicate subsets.

Example:

Input: [1,2,2]
Output:
[
[2],
[1],
[1,2,2],
[2,2],
[1,2],
[]
]

和78题一样,不同的是有重复元素,而不允许有重复子集

思路:
方法1:
对应78题的方法2
首先考虑的是把数组sort,这样相同的元素会放在一起

input = [1, 2, 2]时
首先[]
然后读1:[], [1]
然后读2: [], [1], [2], [1, 2]
然后读2,注意这时候按照上一步的子集添加2的话头两个子集[], [1]添加2后变为[2], [1, 2]
会和上面一步的后两个子集重复,而仅需要在[2], [1, 2]上添加2,
[], [1], [2], [1, 2], [2, 2], [1, 2, 2]

可以看到读入第二个元素2时,因为和前一元素1不同,所以遍历所有上一步的子集
而第3个元素2读入时,因为和前一元素相同,所以不需要考虑[], [1],而这个[], [1]子集是在添加第二个元素2之前的结果,
因此读入第3个元素2时,因为和上一个元素相同,所以不考虑上一个元素之前的部分

//0ms
    public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
        
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return result;
        }
        
        Arrays.sort(nums);
        
        int size = 1;
        int last = nums[0];
        List<Integer> cur = new ArrayList<>();
        result.add(new ArrayList<Integer>());
        
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (last != nums[i]) {
                last = nums[i];
                size = result.size();
            }
            int newSize = result.size();
            //add the current element to get more subset..
            //if current element != last, then add to subset 0~size..
            //if not equal, then skip the subset before last element..
            for (int j = newSize - size; j < newSize; j++) {
                cur = result.get(j);
                List<Integer> tmp = new ArrayList<>(cur);
                tmp.add(nums[i]);
                result.add(tmp);
            }
        }
        
        return result;
    }

方法2:
DFS
78题的代码仅需作两步改动,一个是添加对数组的sort,使相同的元素放在一起
其次在DFS处理过程中,跳过相同的元素,即最后的while部分
注意条件size的判断是i + 1 < size
注意结果中包含空集,所以size要从0开始

//1ms
     public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return new ArrayList<List<Integer>>();
        }
        
        int n = nums.length;
        Arrays.sort(nums);
        ArrayList<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
        List<Integer> cur = new ArrayList<Integer>();
        
            
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            dfs(nums, i, 0, cur, result);
        }
        
        return result;
        
    }
    
    public void dfs(int[] nums, int len, int start, List<Integer> cur, ArrayList<List<Integer>> result) {
        if (len == cur.size()) {
            ArrayList<Integer> tmp = new ArrayList<>(cur);
            result.add(tmp);
            return;
        }
        
        for (int i = start; i < nums.length; i++) {
            cur.add(nums[i]);
            dfs(nums, len, i + 1, cur, result);
            cur.remove(cur.size() - 1);
            while (i + 1 < nums.length && nums[i] == nums[i + 1]) {
                i ++;
            }
        }
    }	
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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给定两个字符串text1和text2,求其最长公共子序列长度。使用动态规划,定义dp[i][j]为text1前i个字符与text2前j个字符的最长公共子序列长度。若字符相等,则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;否则取舍弃一方的最大值:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。最终返回dp[m][n]。时间复杂度O(mn),空间复杂度O(mn)。

2503_92261635的博客 133

嵌入式 AI 智能相机怎么选?从算力、算法架构、部署方式深度对比

在工业自动化视觉检测场景中,嵌入式 AI 智能相机正在逐步替代传统 “工业相机 + 上位机工控机” 的方案。但市面上产品参数繁杂,很多工程师选型时容易被纸面算力、宣传卖点误导。本文从**持续算力性能、算法架构设计、现场部署模式**三个核心维度,梳理嵌入式视觉设备不同技术路线的差异、适用边界与落地痛点,为机器视觉工程师、自动化集成商、产线技改负责人提供可落地的选型参考。

VisionDataLab的博客 289
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