数据离散化模板

最新推荐文章于 2023-01-24 16:35:25 发布
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#离散化

今天看视频注意到了这个点，有的题目数据较大，总过不了，得用到离散化
首先
适用的场合：有些数据本身很大，自身无法作为数组的下标保存对应的属性
如果只是需要这堆数据的相对属性，就可以对其进行离散化处理
离散化：与数据是多少无关，只与他们彼此间的相对大小有关，就可以离散化
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君月.cpp
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离散化模板
KIKO_caoyue的博客
12-19 316
大家如果不幸看到了这篇博客，一定会在心里默默的说，离散化还需要写一篇博客？？？ 没错，和大家想的不一样，本篇博客没有什么高深的技能，这是一篇离散化模板，纯的。 如果你正好不懂怎么离散化，那就可以看这篇博客学习一下啦！ 没有人不懂离散化的把 首先解决一个问题，什么是离散化。 现在给大家一个序列，25957 6405 15770 26287 26465 我们要求出这个序列的第3大，很明显就可以看出来是...
【算法笔记】离散化入门-模板详解
Admin-zx 的博客
03-14 402
目录什么是离散化-引子例子分析具体实现unique()函数lower_bound()函数Code 什么是离散化-引子 离散化，就是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小，以节省空间上的浪费。 其实就是一种提高代码时空效率的工具。 例子分析 对于一个序列，假设为 188888,350,100,999,3188888,350,100,999,3188888,350,100,999,3，经过...
数组离散化模板
weixin_30781775的博客
01-22 183
代码： 对a数组离散化 void Discretization(int *a,int n) { int b[n+2]; for(int i=1;i<=n;i++) b[i]=a[i]; sort(b+1,b+n+1); int size=unique(b+1,b+n+1)-b-1;//size为离散化后元素个数 //cou...
离散化详解及应用
weixin_43855330的博客
11-25 519
技巧离散化第一种第二种 离散化 离散化就是把一种离散的数据从新分配。这种离散的数据往往是数据区间很大，有时还会存在负数。在这种情况下，如果每个数据元素的具体值并不重要，重要的是他们之间的大小关系的话，我们可以先对这些数据进行离散化，使数据中的最大值尽可能小且保证所有数据都是正数。 例如： 第一种 第二种 ...
java数据离散化模板
weixin_58428691的博客
05-16 421
import java.io.*; import java.util.*; public class Main { static int n; static int[] list; public static void main(String[] args) throws IOException { n=nextInt(); list=new int[n+1]; for(int i=1;i<=n;i++){ .
离散化及模板详解
timerring的博客
11-15 1954
离散化 基本思想 算法思路 模板 例题：区间和 题目分析 code
[离散化+模板] 离散化模板
Y-puyu 的博客
10-20 440
文章目录0. 前言1. 离散化 0. 前言 当数据值域很大，但个数很少的时候，我们无法采用哈希表的方式来映射，会爆内存限制。故我们需要将这些数来以某种方式映射到连续下标的数组中。 离散化的本质，是映射，将间隔很大的点，映射到相邻的数组元素中。减少对空间的需求，也减少计算量。 例如： 数组 a[] 1, 3, 100, 200, 50000 映射为 数组 b[] 0, 1, 2, 3, 4 由于数组 a 中可能有重复元素，需要去重 vector<int> alls; // 存储所有待离散化的值
数据离散化C++模板
学渣日记
04-28 421
复杂度O(nlog(n))O(nlog(n))O(nlog(n)): //vector+sort+unique+lower_bound #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 1e6+5; int n,a[maxn]; vector <int> key; int main(){ cin &...
{模板}离散化
FarmerJohn
06-28 1053
已经堕落到转载模板了是么？ 哎……
排序算法： 数据的离散化方式（数组与区间离散化，排序+去重 C++例题实现）
ylh的博客
01-24 2329
数据的离散化的n种形式+模板 ，附带 离散化例题 一道
算法竞赛中的离散化 概念总结和基本操作全解
11-30
在算法竞赛中，离散化的应用广泛，比如在处理区间查询、区间更新等涉及范围操作的问题时，通过离散化可以有效缩小数据规模，降低算法的时间复杂度。此外，在处理一些需要比较数值大小或进行排序的题目时，离散化也能...
【算法模板】离散化处理
GMfengyi的博客
10-31 344
离散化思想介绍及其算法模板
离散化处理区间和问题 --- 从原理到代码实现（C ++ 代码模板）
weixin_51460193的博客
04-09 376
一、离散化的原理 将给定的 n 个数根据相对位置映射至 0 ~ n - 1的一段新的数组中。 具体的实现步骤： 首先将需要离散化的值进行排序（C ++ 中有 sort 库函数，可以直接调用。若是想自己实现，这里给出介绍快排的传送门：快速排序–递归加双指针实现( c ++)） 将排序后的数进行去重 查找离散化后的相对位置，利用二分查找（具体的二分查找在之前的博客中有介绍，这个是传送门：二分查找—从原理到代码实现(C ++ 详解)） 举个例子： 离散化实现代码： vector<int> all
HBB 无后台推送 9.1-0（HBB-9.1.0）
01-04
推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
01-04
青鸟消防293K接口卡232和485转换
基于注意力机制的目标检测模型优化：GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
01-04
内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
最新发布
01-04
内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
01-04
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
c++离散化模板
03-09
### C++ 离散化算法实现 在C++中，离散化可以通过多种方式来完成。一种常见的方法是利用`std::set`容器自动去除重复项并排序，从而简化离散化过程[^2]。 #### 使用 `std::set` 进行简单离散化 下面是一个简单的...
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