斐波那契数列

当n=0时,f(n) = 0     

当n=1时,f(n) = 1

当n>1时,f(n) = f(n-1) + f(n-2)


递归算法:

int fun(int n)
{
	if(n <= 0)
		return 0;
	if(n == 1)
		return 1;

	return fun(n-1)+fun(n-2);
}

备忘录方法:

#include <iostream>
using namespace std;

const int N = 100;
int f[N];

int fun(int n)
{
	if(f[n]>=0)
		return f[n];

	if(n == 0)
	{
		f[0] = 0;
		cout<<"0"<<endl;
		return f[0];
	}

	if(n == 1)
	{
		f[1] = 1;
		cout<<"1"<<endl;
		return f[1];
	}

	cout<<n<<endl;
	f[n] = fun(n-1) + fun(n-2);
	return f[n];
}

int main()
{
	for (int i=0; i<N; i++)
		f[i] = -1;

	cout<<fun(4);
	return 0;
}

由于计算的时候只需要前两个数即可,所以代码还可以继续优化。但是对于上述的备忘录方法貌似不能继续进行空间优化了(不知道对否,如果理解的不对请不吝赐教~)。

但是对于下面的方法(就称为遍历方法吧),还是可以继续优化的。

#include <iostream>
using namespace std;

const int N = 100;
int f[N];

int main()
{
	
	int n;
	cin>>n;

	for (int i=0; i<=n; i++)
	{
		if(i==0)
			f[i] = 0;
		else if(i==1)
			f[i] = 1;
		else
			f[i] = f[i-1] + f[i-2];
	}

	cout<<f[n];

	return 0;
}
由于计算的时候只用了前两个数,所以没有必要使用数组。

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int n;
	cin>>n;

	int temp1, temp2, temp;
	for (int i=0; i<=n; i++)
	{
		if(i==0)
			temp1 = 0;
		else if(i==1)
			temp2 = 1;
		else
		{
			temp = temp1 + temp2;
			temp1 = temp2;
			temp2 = temp;
			
		}
	}

	cout<<temp;

	return 0;
}

总结:从代码中可以看出来,遍历方法实际上是一种自底向上的方法,而备忘录方法是一种自顶向下的方法,也许正由于这个原因造成了备忘录方法无法进行空间优化。(待证)

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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