Frame Stacking 【拓扑排序DFS输出全部路径】

本文介绍了一种通过分析图片中多个字母标记的框架位置来确定它们堆叠顺序的算法。利用每个框架的左上角和右下角坐标构建图形模型,并采用拓扑排序进行路径输出,最终解决从底部到顶部的框架堆叠顺序问题。

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

Description

Consider the following 5 picture frames placed on an 9 x 8 array. 

........ ........ ........ ........ .CCC....

EEEEEE.. ........ ........ ..BBBB.. .C.C....

E....E.. DDDDDD.. ........ ..B..B.. .C.C....

E....E.. D....D.. ........ ..B..B.. .CCC....

E....E.. D....D.. ....AAAA ..B..B.. ........

E....E.. D....D.. ....A..A ..BBBB.. ........

E....E.. DDDDDD.. ....A..A ........ ........

E....E.. ........ ....AAAA ........ ........

EEEEEE.. ........ ........ ........ ........

    1        2        3        4        5   


Now place them on top of one another starting with 1 at the bottom and ending up with 5 on top. If any part of a frame covers another it hides that part of the frame below. 

Viewing the stack of 5 frames we see the following. 

思路:通过记录每个框架的左上角和右下角来建图,用拓扑排序DFS输出全部路径

具体看代码:

 

 

 

.CCC....

ECBCBB..

DCBCDB..

DCCC.B..

D.B.ABAA

D.BBBB.A

DDDDAD.A

E...AAAA

EEEEEE..






In what order are the frames stacked from bottom to top? The answer is EDABC. 

Your problem is to determine the order in which the frames are stacked from bottom to top given a picture of the stacked frames. Here are the rules: 

1. The width of the frame is always exactly 1 character and the sides are never shorter than 3 characters. 

2. It is possible to see at least one part of each of the four sides of a frame. A corner shows two sides. 

3. The frames will be lettered with capital letters, and no two frames will be assigned the same letter.

Input

Each input block contains the height, h (h<=30) on the first line and the width w (w<=30) on the second. A picture of the stacked frames is then given as h strings with w characters each. 
Your input may contain multiple blocks of the format described above, without any blank lines in between. All blocks in the input must be processed sequentially.

Output

Write the solution to the standard output. Give the letters of the frames in the order they were stacked from bottom to top. If there are multiple possibilities for an ordering, list all such possibilities in alphabetical order, each one on a separate line. There will always be at least one legal ordering for each input block. List the output for all blocks in the input sequentially, without any blank lines (not even between blocks).

Sample Input

9
8
.CCC....
ECBCBB..
DCBCDB..
DCCC.B..
D.B.ABAA
D.BBBB.A
DDDDAD.A
E...AAAA
EEEEEE..

Sample Output

EDABC
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<math.h>
#include<map>
#include<vector>
#include<stack>
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=32;
const int M=32;

int pre[M],in[M],vis[M];//in用来记录出边的个数
char mp[N][N],ans[M];
int maps[M][M];
int n,m,num;
int lx[M],ly[M],rx[M],ry[M];//记录每个框架的左上角和右下角

void build_image()//建图
{
    int i,j,w,k;
    num=0;
    for(i=0; i<N; i++)
    {
        lx[i]=ly[i]=inf;
        rx[i]=ry[i]=0;
    }
    memset(in,-1,sizeof(in));
    memset(maps,0,sizeof(maps));
    for(i=0; i<n; i++)
    {
        for(j=0; j<m; j++)
        {
            if(mp[i][j]=='.')
                continue;
            w=mp[i][j]-'A';
            if(in[w]==-1)
            {
                in[w]=0;
                num++;
            }
            if(lx[w]>i)
                lx[w]=i;
            if(ly[w]>j)
                ly[w]=j;
            if(rx[w]<i)
                rx[w]=i;
            if(ry[w]<j)
                ry[w]=j;
        }
    }

    for(i=0; i<M; i++)
    {
        if(in[i]==-1)
            continue;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        for(j=ly[i]; j<=ry[i]; j++)
        {
            char a=mp[lx[i]][j],b=mp[rx[i]][j];
            if(a!='.'&&a!=i+'A'&&vis[a-'A']==0)
            {
                a=a-'A';
                maps[i][a]=1;
                in[a]++;
                vis[a]=1;
            }
            if(b!='.'&&b!=i+'A'&&vis[b-'A']==0)
            {
                b=b-'A';
                maps[i][b]=1;
                in[b]++;
                vis[b]=1;
            }
        }
        for(j=lx[i]; j<=rx[i]; j++)
        {
            char a=mp[j][ly[i]],b=mp[j][ry[i]];
            if(a!='.'&&a!=i+'A'&&vis[a-'A']==0)
            {
                a=a-'A';
                maps[i][a]=1;
                in[a]++;
                vis[a]=1;
            }
            if(b!='.'&&b!=i+'A'&&vis[b-'A']==0)
            {
                b=b-'A';
                maps[i][b]=1;
                in[b]++;
                vis[b]=1;
            }
        }
    }
}

void topsort(int s)//拓扑排序DFS版
{
    int i,j;
    if(s==num)
    {
        ans[s]='\0';
        printf("%s\n",ans);
        return;
    }
    for(i=0; i<M; i++)
    {
        if(in[i]==0)
        {
            ans[s]=i+'A';
            in[i]=-1;
            for(j=0; j<M; j++)
            {
                if(maps[i][j]==1)
                {
                    in[j]--;
                }
            }
            topsort(s+1);
            in[i]=0;
            for(j=0; j<M; j++)
            {
                if(maps[i][j])
                {
                    in[j]++;
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        scanf("%d",&m);
        int i,j;
        for(i=0; i<n; i++)
            scanf("%s",mp[i]);
        build_image();
        topsort(0);
    }
}

 

<think>好的,我需要帮助用户了解如何实现支持多输入多输出Stacking集成方法。首先,我得回顾Stacking的基本概念,确保自己理解正确。Stacking,也叫堆叠泛化,通常通过结合多个基模型的预测结果作为元模型的输入,来提升模型性能。用户的问题是多输入多输出的情况,这可能涉及到多个不同的数据集或特征源,以及需要预测多个目标变量。 接下来,我得整理实现步骤。根据参考资料,Stacking一般分为多层,基模型在第一层,然后它们的输出作为后续层的输入。对于多输入,可能需要处理来自不同来源的数据,比如不同特征集或模态数据。这时候,每个基模型可能需要分别处理不同的输入数据,然后将它们的输出合并作为元模型的输入。 然后是多输出的问题。传统的Stacking可能处理单一输出,但多输出意味着每个基模型需要预测多个目标。这时候,可能需要调整元模型的输入结构,将每个基模型的多输出拼接起来,或者设计多个元模型分别处理不同的输出。 我需要考虑代码实现的结构。比如,在Python中使用scikit-learn库,可能需要自定义模型或者使用Pipeline来整合不同的输入。例如,使用FeatureUnion来合并不同特征处理后的数据,或者使用自定义的元模型来处理多输出。 另外,参考用户提供的引用[3],其中提到Stacking的例子,比如审稿人和总编辑的层级结构。在多输入的情况下,可能每个基模型处理不同的输入数据,然后将它们的预测结果作为元模型的输入。对于多输出,可能需要每个基模型生成多个预测结果,元模型需要能够接受这些多通道的输入,并生成相应的多输出。 需要注意的问题包括数据泄露,尤其是在交叉验证阶段,必须确保基模型在训练时不会用到验证数据。此外,多输入可能需要不同的预处理步骤,需要确保每个基模型处理对应的输入数据正确。 最后,可能需要提供一个代码示例,展示如何整合多输入和多输出的情况。比如,使用Keras的函数式API处理多输入,或者使用scikit-learn的MultiOutputRegressor来处理多输出。同时,需要说明如何将基模型的输出作为元模型的输入,并确保维度匹配。 总结起来,实现多输入多输出Stacking需要: 1. 分别处理不同的输入数据,训练基模型。 2. 将基模型的多个输出合并作为元模型的输入。 3. 确保交叉验证的正确性,避免数据泄露。 4. 可能使用自定义模型或现有库的扩展功能来处理多输入多输出结构。</think>### Stacking多输入多输出的实现方式 实现支持多输入多输出Stacking集成方法需要从**数据流设计**、**模型层级**和**输出融合**三个维度进行扩展,以下是具体实现步骤: --- #### 一、多输入处理(多模态/多特征源) 1. **基模型分组训练** - 每组基模型对应一个独立输入源,例如: - 输入源1:像特征 → 基模型组A(CNN、ResNet) - 输入源2:文本特征 → 基模型组B(LSTM、Transformer) - 每个基模型组使用对应数据单独训练 2. **特征拼接方法** ```python from sklearn.pipeline import FeatureUnion from keras.layers import concatenate # 示例:Keras多输入拼接 input_img = Input(shape=(224,224,3)) input_text = Input(shape=(100,)) cnn_features = CNN()(input_img) text_features = Dense(64)(input_text) merged = concatenate([cnn_features, text_features]) ``` --- #### 二、多输出处理 1. **基模型输出扩展** - 每个基模型需输出多维预测结果 - 示例代码结构: ```python from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor # 将基模型包装为多输出形式 multi_output_model = MultiOutputRegressor(RandomForestRegressor()) ``` 2. **元模型输入处理** - 将N个基模型的M维输出展开为N×M维特征 - 数学表达: $$ X_{meta} = [y^{(1)}_1,...,y^{(1)}_M | ... | y^{(N)}_1,...,y^{(N)}_M] $$ - 使用三维数据重塑: ```python # 假设5个基模型,每个输出3个维度 meta_input = np.stack([model.predict(X) for model in base_models], axis=1) meta_input = meta_input.reshape(-1, 5*3) ``` --- #### 三、完整实现架构 1. **分层验证流程** ```mermaid graph TD A[输入源1] --> B[基模型组A] A --> C[基模型组B] D[输入源2] --> C B & C --> E[特征拼接层] E --> F[元模型] F --> G[多输出预测] ``` 2. **代码框架示例** ```python from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np def multi_stacking(base_models, meta_model, X_list, y, n_folds=5): # 初始化元特征矩阵 meta_features = np.zeros((X_list[0].shape[0], len(base_models)*y.shape[1])) # 多输入交叉验证 kf = KFold(n_splits=n_folds) for train_idx, val_idx in kf.split(X_list[0]): # 基模型训练 train_meta = [] for i, model in enumerate(base_models): X_train = [x[train_idx] for x in X_list] model.fit(X_train, y[train_idx]) # 生成元特征 X_val = [x[val_idx] for x in X_list] pred = model.predict(X_val) train_meta.append(pred) # 拼接多维特征 meta_features[val_idx] = np.hstack(train_meta) # 元模型训练 meta_model.fit(meta_features, y) return meta_model ``` --- #### 四、关键注意事项 1. **维度一致性验证** - 确保每个基模型的输出维度与元模型输入维度匹配 - 验证公式: $$ \sum_{i=1}^N d_i = D_{meta} $$ 其中$d_i$为第i个基模型输出维度 2. **计算资源优化** - 使用并行化加速: ```python from joblib import Parallel, delayed Parallel(n_jobs=-1)(delayed(model.fit)(X,y) for model in base_models) ``` 3. **动态维度处理** - 使用自定义Keras层实现动态特征融合: ```python class StackingLayer(tf.keras.layers.Layer): def call(self, inputs): return tf.concat(inputs, axis=-1) ``` ---
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