[LeetCode 310] Minimum Height Trees

基于matlab的CNN物体识别物体分类系统 主要对物体进行识别,搭建一个物体分类系统本次实验选择规模稍大的 CIFAR-10 数据集进行分类识别,对应图像的大小设计 VggNet、ResNet 进行网络训练。在实际操作过程中,受限于数据规模和硬件配置,对于大小放缩、批次参数、训练步数等进行了多次调试,这也对以后的图像分类任务具有较高的参考意义,并通过对 CIFAR-10 数据集进行训练和评测,采用网络修改的方式来得到新的 CNN 结构,适用于对网络进行配置、融合等相关研究。读者可以通过自行设计或选择其他网络、加载其他数据等方式进行实验的延伸。 阅读详情

For a undirected graph with tree characteristics, we can choose any node as the root. The result graph is then a rooted tree. Among all possible rooted trees, those with minimum height are called minimum height trees (MHTs). Given such a graph, write a function to find all the MHTs and return a list of their root labels.

Format
The graph contains n nodes which are labeled from 0 to n - 1. You will be given the number n and a list of undirected edges (each edge is a pair of labels).

You can assume that no duplicate edges will appear in edges. Since all edges are undirected, [0, 1] is the same as [1, 0] and thus will not appear together in edges.

Example 1:

Given n = 4, edges = [[1, 0], [1, 2], [1, 3]]

        0
        |
        1
       / \
      2   3

return [1]

Example 2:

Given n = 6, edges = [[0, 3], [1, 3], [2, 3], [4, 3], [5, 4]]

     0  1  2
      \ | /
        3
        |
        4
        |
        5

return [3, 4]

Hint:

  1. How many MHTs can a graph have at most?

Note:

(1) According to the definition of tree on Wikipedia: “a tree is an undirected graph in which any two vertices are connected by exactly one path. In other words, any connected graph without simple cycles is a tree.”

(2) The height of a rooted tree is the number of edges on the longest downward path between the root and a leaf.

Solution:

build graph first, then find leaf and remove them among their neighbors, level by level. Until left less 2 nodes

public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) {
        List<Integer> leaf = new ArrayList<>();
        if(n<=1) {
            leaf.add(0);
            return leaf;
        }
        Map<Integer, List<Integer>> graph = new HashMap<>();
        for(int i=0;i<n;i++) graph.put(i, new ArrayList<>());
        int[] neighbors = new int[n];
        for(int[] edge : edges) {
            neighbors[edge[0]]++;
            neighbors[edge[1]]++;
            graph.get(edge[0]).add(edge[1]);
            graph.get(edge[1]).add(edge[0]);
        }
        
        for(int i=0;i<n;i++) {
            if(graph.get(i).size() ==1 ) leaf.add(i);
        }
        while(n>2) {
            List<Integer> newLeaf = new ArrayList<>();
            for(int l : leaf) {
                n--;
                for(int nb : graph.get(l)) {
                    if(--neighbors[nb] == 1) newLeaf.add(nb);
                }
            }
            leaf = newLeaf;
        }
        return leaf;
    }




YOLOv8模型改进、剪枝、蒸馏和Web端界面的直观展示 模型蒸馏与性能提升 为了进一步优化YOLOv8模型,可以使用蒸馏技术将大型模型的知识转移到小型模型中。在模型蒸馏过程中,通过定义适当的损失函数和训练策略,学生网络可以学习教师网络的知识,并达到接近教师网络性能的效果。这样做不仅可以减少模型的存储和计算开销,还可以提高模型的推理速度和实时应用的响应能力。这样,用户可以直观地观察到模型的性能和应用的效果。为了优化YOLOv8模型并实现直观地观看检测效果或训练结果的全家通应用,本文将探讨如何通过改进、剪枝和蒸馏技术,并结合Web端界面来提升模型性能。 阅读详情

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