HUST 1017 Exact cover(Dancing Links)(精确覆盖问题)

Exact cover

题目链接:

http://acm.hust.edu.cn/problem/show/1017

解题思路:

题目大意:

本题就是给你一个由0,1元素组成的矩阵,问取出哪几行,可以使这几行构成的新矩阵,每列只有一个1.

算法思想:

Dancing Links模板题。

如果有人还不了解双向链表的人可以先看一下这位大牛的博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7d44748b01013fsf.html

不过Dancing Links并不是双向链表,而是十字链表。(ps:记得数据结构书上有提到过,不过本弱并不晓得这东西有什么用,这次算是长知识了。)

学Dancing Links可以参照http://www.cnblogs.com/grenet/p/3145800.html这位神牛的博客。

至于Dancing Links的一些用途,可以看看这位大牛的博客。http://blog.youkuaiyun.com/mu399/article/details/7627862

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;

const int maxnode = 100010;
const int maxm = 1010;
const int maxn = 1010;

struct DLX{
    int n,m,len;
    int U[maxnode],D[maxnode],R[maxnode],L[maxnode],Row[maxnode],Col[maxnode];
    int H[maxn];//行头结点
    int S[maxm];//每列有多少个结点
    int ansd,ans[maxn];//如果有答案,则选了ansd行,具体是哪几行放在ans[]数组里面,ans[0~ansd-1]

    void init(int _n,int _m){
        n = _n;m = _m;
        for(int i = 0; i <= m; i++){
            S[i] = 0;
            U[i] = D[i] = i;//初始状态时,上下都指向自己
            L[i] = i-1;
            R[i] = i+1;
        }
        R[m] = 0,L[0] = m;
        len = m;//编号,每列都有一个头结点,编号1~m
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            H[i] = -1;//每一行的头结点
    }

    void link(int r,int c){//第r行,第c列
        ++S[Col[++len]=c];//第len个节点所在的列为c,当前列的结点数++
        Row[len] = r;//第len个结点行位置为r
        D[len] = D[c];
        U[D[c]] = len;
        U[len] = c;
        D[c] = len;
        if(H[r] < 0)
            H[r] = L[len] = R[len] = len;
        else{
            R[len] = R[H[r]];
            L[R[H[r]]] = len;
            L[len] = H[r];
            R[H[r]] = len;
        }
    }

    void del(int c){//删除结点c,以及c上下结点所在的行
        //每次调用这个函数,都是从列头节点开始向下删除,这里c也可以理解为第c列
        //因为第c列的列头节点编号为c
        L[R[c]] = L[c];
        R[L[c]] = R[c];
        for(int i = D[c]; i != c; i = D[i]){
            for(int j = R[i]; j != i; j = R[j]){
                U[D[j]] = U[j];
                D[U[j]] = D[j];
                --S[Col[j]];
            }
        }
    }

    void resume(int c){//回复结点c,以及c上下节点所在的行(同上,也可以理解为从第c列的头节点开始恢复
        for(int i = U[c]; i != c; i = U[i]){
            for(int j = L[i]; j != i; j = L[j]){
                ++S[Col[U[D[j]]=D[U[j]]=j]];
            }
        }
        L[R[c]] = R[L[c]] = c;
    }

    bool dance(int d){//递归深度
        if(R[0] == 0){
            ansd = d;
            return true;
        }
        int c = R[0];
        for(int i = R[0]; i != 0; i = R[i]){
            if(S[i] < S[c])
                c = i;
        }

        del(c);//找到结点数最少的列,当前元素不是原图上0,1的节点,而是列头节点
        for(int i = D[c]; i != c; i = D[i]){
            ans[d] = Row[i];//列头节点下面的一个节点
            for(int j = R[i]; j != i; j = R[j])
                del(Col[j]);
            if(dance(d+1))//找到,返回
                return true;
            for(int j = L[i]; j != i; j = L[j])
                resume(Col[j]);
        }
        resume(c);
        return false;
    }
};

DLX head;

int main(){
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
        head.init(n,m);
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            int cnt,x;
            scanf("%d",&cnt);
            while(cnt--){
                scanf("%d",&x);
                head.link(i,x);
            }
        }

        if(!head.dance(0))
            printf("NO\n");
        else{
            printf("%d",head.ansd);
            for(int i = 0; i < head.ansd; i++)
                printf(" %d",head.ans[i]);
            printf("\n");
        }
    }
    return 0;
}


### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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