【暴力+剪枝】输出表演方案 Codeforces Round #545 (Div. 2) B. Circus

本文深入解析了Codeforces Round#545(Div.2)B题“Circus”的解决策略,通过n^4暴力算法加剪枝优化,实现了在特定条件下找到满足小丑与杂剧表演者数量相等的人员分配方案。文章详细展示了算法实现过程,包括输入处理、条件判断及输出结果。

Codeforces Round #545 (Div. 2) B. Circus

http://codeforces.com/contest/1138/problem/B

给你两行01串,长度均为n(n<=5000)

第一个串表示第i个人能否扮演小丑(1表示可以,0表示不可以)

第二个串表示第i个人能否扮演杂剧(1表示可以,0表示不可以)

保证n是偶数,让你输出n/2个编号

代表第一次上台

要求第一次上台的可以扮演小丑人数和第二次上台扮演杂剧人数相等,且每个人只能出场一次

直接n^4暴力

加上打剪枝

不会被卡

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node
{
    int x,y,sum;
} a[5005];
char s[5005];
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    int clown=0,play=0,all_2=0,all_0=0;
    scanf("%s",s+1);
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        a[i].x=s[i]-'0';
    }
    scanf("%s",s+1);
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        a[i].y=s[i]-'0';
    }

    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        a[i].sum=a[i].x+a[i].y;
        if(a[i].sum==1)
        {
            if(a[i].x) clown++;
            if(a[i].y) play++;
        }
        if(a[i].sum==2) all_2++;
        if(a[i].sum==0) all_0++;
    }

    int h=n/2;
    for(int i=0; i<=clown; i++)
    {
        if(i>h) break;
        if((i+play+all_2+all_0)<h) continue;
        for(int j=0; j<=play; j++)
        {
            if((i+j)>h) break;
            if((i+j+all_2+all_0)<h) continue;
            for(int k=0; k<=all_2; k++)
            {
                if((i+j+k)>h) break;
                if((i+j+k+all_0)<h) continue;
                for(int p=0; p<=all_0; p++)
                {
                    if((i+j+k+p)>h) break;
                    if(i+j+k+p!=h) continue;
                    if((i+k)!=(play-j+all_2-k)) continue;
                    //cout<<i<<" "<<j<<" "<<k<<" "<<p<<endl;
                    int a1=0,b1=0,c1=0,d1=0;
                    for(int o=1; o<=n; o++)
                    {
                        if(a[o].x==1&&a[o].y==0&&a1!=i)
                        {
                            a1++;
                            printf("%d ",o);
                        }
                    }
                    for(int o=1; o<=n; o++)
                    {
                        if(a[o].x==0&&a[o].y==1&&b1!=j)
                        {
                            b1++;
                            printf("%d ",o);
                        }
                    }
                    for(int o=1; o<=n; o++)
                    {
                        if(a[o].sum==2&&c1!=k)
                        {
                            c1++;
                            printf("%d ",o);
                        }
                    }
                    for(int o=1; o<=n; o++)
                    {
                        if(a[o].sum==0&&d1!=p)
                        {
                            d1++;
                            printf("%d ",o);
                        }
                    }
                    cout<<endl;
                    return 0;
                }
            }
        }
    }
    printf("-1\n");
    return 0;
}

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何编写一个结合ShuffleNetV2、模型剪枝和SimAM注意力模块的YAML配置文件的问题。首先,我需要确认用户的具体需求,以及这些技术如何整合在一起。 首先,ShuffleNetV2是一个轻量级的卷积神经网络结构,主要特点是通过通道重排(channel shuffle)来提高计算效率,同时保持较高的准确率。模型剪枝通常指的是去除网络中不重要的参数,减少模型大小和计算量,可以分为结构化剪枝和非结构化剪枝。而SimAM是一种注意力机制,能够在不增加参数的情况下增强特征图的表达能力。 用户希望将这三种技术结合到一个YAML配置文件中。YAML文件通常用于定义模型的结构和训练参数,不同的深度学习框架可能有不同的配置方式。这里假设用户使用的是PyTorch框架,并且可能参考了如MMClassification、MMDetection或者一些自定义的模型库,因为这些框架通常会使用YAML文件来配置模型结构。 接下来,我需要考虑如何将剪枝和SimAM集成到ShuffleNetV2中。首先,ShuffleNetV2的结构需要被正确描述,包括各个卷积层、通道数、步长等参数。然后,剪枝通常需要在某些层后面添加剪枝层或者标识哪些层需要被剪枝。而SimAM作为注意力模块,应该被插入到网络的适当位置,例如在残差块之后或者某些卷积层之后。 可能的挑战包括:1)剪枝的具体实现方式在不同的库中可能不同,需要明确剪枝的策略和参数;2)SimAM模块需要被正确插入到ShuffleNetV2的结构中,可能需要调整原有的层连接;3)YAML文件的结构需要符合所使用框架的规范,比如层名称、参数设置等。 接下来,我需要查阅相关的文档或示例,了解如何在YAML中配置这些模块。例如,在MMClassification中,模型结构可以通过YAML文件定义,每个层可以指定类型和参数。剪枝可能需要使用特定的层类型或配置参数,而SimAM则需要自定义层或者使用已有的模块。 假设用户使用的是自定义的框架,可能需要自行定义这些模块的结构。例如,ShuffleNetV2的各个块需要被详细写出,然后在需要剪枝的层后面添加剪枝配置,同时在适当的位置插入SimAM模块的配置。 可能的解决方案步骤: 1. 定义ShuffleNetV2的基本结构,包括卷积层、通道重排操作等。 2. 在需要应用剪枝的层(如某些卷积层)后添加剪枝相关的配置,比如指定剪枝率、方法等。 3. 在需要添加SimAM的位置插入SimAM层的配置,通常是在卷积层之后,激活函数之前或之后。 4. 确保YAML文件的语法正确,缩进正确,参数正确。 例如,一个ShuffleNetV2的基本块在YAML中可能表示为: - name: stage2_block1 type: ShuffleBlock channels: 116 stride: 1 groups: 2 然后,剪枝可能需要在某个层的参数中添加prune参数: - name: conv1 type: Conv2d in_channels: 24 out_channels: 116 kernel_size: 1 prune: method: l1_unstructured amount: 0.3 而SimAM模块可能作为一个层插入: - name: simam1 type: SimAM 需要注意,不同的框架可能有不同的配置方式,可能需要具体参考文档。此外,剪枝和SimAM的具体实现可能需要导入相应的模块或库,这在YAML中可能需要通过type字段指定对应的类。 最后,需要验证这个配置是否能够被正确加载,并且模型能够正常训练和剪枝。可能需要提供一个示例代码片段,展示如何加载这个YAML配置文件,并应用剪枝和SimAM模块。</think>以下是如何编写结合ShuffleNetV2、模型剪枝与SimAM注意力机制的YAML配置文件示例及分步说明: ```yaml model: type: ShufflePruneNet backbone: # 基础ShuffleNetV2结构 stem: conv1: in_channels: 3 out_channels: 24 kernel_size: 3 stride: 2 maxpool: kernel_size: 3 stride: 2 stages: stage2: blocks: - type: ShuffleBlock channels: 116 stride: 1 groups: 2 prune: # 剪枝配置 method: l1_unstructured amount: 0.3 attention: # SimAM配置 type: SimAM use: True ``` ### 关键配置说明 1. **ShuffleNetV2骨架**: - 保持标准通道数配置(如stage2使用116通道) - 使用$3\times3$卷积核和$2\times2$步长进行下采样 - 通道重排操作通过`groups`参数实现[^1] 2. **剪枝配置**: ```yaml prune: method: l1_unstructured # 使用L1范数非结构化剪枝 amount: 0.3 # 剪枝比例30% schedule: gradual # 渐进式剪枝策略 ``` 支持多种剪枝方法: - 结构化剪枝:`ln_structured` - 非结构化剪枝:`random_unstructured` - 全局剪枝:`global_unstructured` 3. **SimAM集成**: ```yaml attention: type: SimAM use: True position: post_conv # 可配置插入位置 spatial_attention: True ``` 支持插入位置: - `post_conv`(卷积层后) - `pre_act`(激活函数前) - `post_block`(模块末端) ### 完整配置示例 ```yaml model: type: ShufflePruneNet num_classes: 1000 stages: stage2: blocks: - type: ShuffleBlock in_channels: 24 out_channels: 116 stride: 2 groups: 2 prune: method: l1_unstructured amount: 0.4 apply_to: [conv1, conv2] attention: type: SimAM spatial_att: True channel_att: False ```
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