8.9数据结构练习

 

 

……自从上次写博客后,不到一个月,我就暂时放下oi了,所以……就写过一篇文章,好惭愧qwq 

以下一堆数据结构题,全是用线段树……
hdu1166

#include<cmath>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<iostream>
#define ll long long
using namespace std;
ll qwq[50010],n,t,x,y;
struct in
{
    ll l,r,s,a;
}ter[200020];
void up(int w)
{
    ter[w].s=ter[w<<1].s+ter[w<<1|1].s;
    return;
}
void build(int l,int r,int w)
{
    if(l==r)
    {
        ter[w].l=ter[w].r=l,ter[w].s=qwq[l];
        return;
    }
    int mid=l+r>>1;
    ter[w].l=l,ter[w].r=r;
    build(l,mid,w<<1),build(mid+1,r,w<<1|1);
    up(w);
}
void sp(ll w)
{
    ter[w<<1].s+=(ter[w<<1].r-ter[w<<1].l+1)*ter[w].a,ter[w<<1|1].s+=(ter[w<<1|1].r-ter[w<<1|1].l+1)*ter[w].a,ter[w].a=0;
    return;
}
ll ask(ll l,ll r,ll w)
{
    if(ter[w].l==l&&ter[w].r==r)
        return ter[w].s;
    ll mid=ter[w].l+ter[w].r>>1;
    ll re=0;
    sp(w);
    if(r<=mid)
        return ask(l,r,w<<1);
    else if(l>mid)
        return ask(l,r,w<<1|1);
    else
        return ask(l,mid,w<<1)+ask(mid+1,r,w<<1|1);
    up(w);
}
void cha(ll l,ll p,ll w)
{
    if(ter[w].l==l&&ter[w].l==ter[w].r)
    {
        ter[w].s+=p;
        return;
    }
    ll mid=ter[w].l+ter[w].r>>1;
    sp(w);
    if(l<=mid)
        cha(l,p,w<<1);
    else if(l>mid)
        cha(l,p,w<<1|1);
    up(w);
}
int main()
{
    scanf("%lld",&t);
    for(int i=1;i<=t;i++)
    {
        scanf("%lld",&n);
        for(int j=1;j<=n;j++)
            scanf("%lld",&qwq[j]);
        build(1,n,1);
        string q;
        cout<<"Case "<<i<<':'<<endl;
        while(cin>>q)
        {
            if(q=="End")
                break;
            if(q=="Query")
                scanf("%lld%lld",&x,&y),printf("%lld\n",ask(x,y,1));
            if(q=="Add")
                scanf("%lld%lld",&x,&y),cha(x,y,1);
            if(q=="Sub")
                scanf("%lld%lld",&x,&y),cha(x,-y,1);
        }
    }
}

poj2828:这个题,之前自己打的总是tle……于是对着网上题解改了半天……顺手学了新的建树方式????最后加了个~就过了,好玄学啊

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int n,ans[1000000];
struct in
{
    int poi;
    int r;
}ter[1000000];
struct es
{
    int l,r,s;
}ing[1000000];
inline void build()
{
    int i=1,j,k;
    while(i<n)
        i<<=1;
    for(j=i;j<2*i;j++)
        ing[j].l=ing[j].r=j-i+1,ing[j].s=1;
    for(j=i-1;j>0;j--)
        ing[j].l=ing[j*2].l,ing[j].r=ing[j*2+1].r,ing[j].s=ing[j*2].s+ing[j*2+1].s;
}
inline void cha(int pos,int l,int w)
{
    if(ing[w].l==ing[w].r)
    {
        ing[w].s=0,ans[ing[w].l]=l;
        return;
    }
    int mid=ing[w].l+ing[w].r>>1;
    if(pos<=ing[w<<1].s)
        cha(pos,l,w<<1);
    else
        cha(pos-ing[w<<1].s,l,w<<1|1);
    ing[w].s=ing[w<<1].s+ing[w<<1|1].s;
}
int main()
{
    int i;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(i=1;i<=n;i++)
            scanf("%d%d",&ter[i].poi,&ter[i].r);
        build();
        for(i=n;i>=1;i--)
            cha(ter[i].poi+1,ter[i].r,1);
        printf("%d",ans[1]);
        for(int i=2;i<=n;i++)
            printf(" %d",ans[i]);
        printf("\n");
    }
}

poj2777:这个题简直噩梦,莫名re了半天……最后重新打的

#include<iostream>
#include<cstdio>
typedef long long ll;
using namespace std;
int l,t,o;
char s;
int x,y,z,ss,ans;
struct in
{
    int s,l,r,a; 
}ter[4000400];
void up(int w)
{
    ter[w].s=(ter[w<<1].s|ter[w<<1|1].s);
}
void build(int l,int r,int w)
{
    if(l==r)
    {
        ter[w].l=ter[w].r=l,ter[w].s=2;
        return;
    }
    ter[w].l=l,ter[w].r=r;
    int mid=l+r>>1;
    build(l,mid,w<<1),build(mid+1,r,w<<1|1);
    up(w);
}
void sp(int w)
{
    if(ter[w].a)
    {
        ter[w<<1].s=ter[w<<1|1].s=(1<<ter[w].a);
        ter[w<<1].a=ter[w<<1|1].a=ter[w].a;
        ter[w].a=0;
    }
}
void cha(int l,int r,int p,int w)
{
    if(ter[w].l==l&&ter[w].r==r)
    {
        ter[w].s=(1<<p),ter[w].a=p;
        return;
    }
    int mid=ter[w].l+ter[w].r>>1;
    sp(w);
    if(r<=mid)
        cha(l,r,p,w<<1);
    else if(l>mid)
        cha(l,r,p,w<<1|1);
    else
        cha(l,mid,p,w<<1),cha(mid+1,r,p,w<<1|1);
    up(w);
}
int ask(int l,int r,int w)
{
    if(ter[w].l==l&&ter[w].r==r)
        return ter[w].s;
    int re=0,mid=ter[w].l+ter[w].r>>1;
    sp(w);
    if(r<=mid)
        re|=ask(l,r,w<<1);
    else if(l>mid)
        re|=ask(l,r,w<<1|1);
    else
        re|=(ask(l,mid,w<<1)|ask(mid+1,r,w<<1|1));
    up(w);
    return re;
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&l,&t,&o);
    build(1,l,1);
    for(int i=1;i<=o;i++)
    {
        scanf("%s%d%d",&s,&x,&y);
        if(x>y)
            swap(x,y);
        if(s=='C')
            scanf("%d",&z),cha(x,y,z,1);
        else if(s=='P')
        { 
            ss=ask(x,y,1),ans=0;
            for(int j=1;j<=t;j++)
            {
                if(ss>>j&1)
                    ans++;
            }
            printf("%d\n",ans);
        }
    }
    return 0;
}

虽然练习题有10道qwq,但是目前我就做了这仨……好惭愧啊……就这样……回头再做……

转载于:https://www.cnblogs.com/Loi-dfkdsmbd/articles/7642709.html

<think>好的,用户问的是怎么用MetaDrive获取离线数据集。首先,我需要回忆一下MetaDrive的基本信息。MetaDrive是一个开源的自动驾驶模拟平台,用户可以在里面训练和测试自动驾驶算法。离线数据集通常指的是在模拟环境中收集的驾驶数据,比如车辆的状态、传感器的输入、控制信号等等,这些数据可以用于后续的机器学习模型训练。 接下来,我得考虑用户可能的背景。可能是研究人员或者开发者,他们想要生成数据用于自己的算法训练,而不需要实时交互。所以需要指导他们如何配置环境、选择场景、收集数据并保存。 首先,安装MetaDrive的步骤应该是必要的,用户可能还没安装或者需要确认版本。然后,配置环境,比如选择渲染模式,是否需要图像数据,或者只收集状态信息。如果用户需要高效收集数据,关闭渲染会更合适。 然后,生成数据集的过程可能需要使用MetaDrive提供的工具或者API。比如,通过创建环境实例,设置不同的地图配置,运行多个episode,收集每个时间步的数据。这里需要提到数据收集的关键部分,比如观察空间(摄像头图像、激光雷达点云)、动作空间(油门、刹车、转向)、奖励、完成情况等。 保存数据时,可能需要不同的格式,比如JSON、HDF5或者TFRecord,根据用户的需求推荐合适的格式。同时,处理大量数据时,分块保存和压缩也是需要考虑的点。 此外,用户可能有不同的使用场景,比如模仿学习、强化学习、行为克隆等,可能需要不同的数据类型。比如模仿学习需要状态和动作对,而强化学习可能需要状态、动作、奖励、下一个状态的元组。 需要提醒用户注意数据多样性,比如不同的地图、交通密度、天气条件,以提高模型的泛化能力。还有数据预处理,比如归一化、图像压缩,以及数据集的划分,如训练集、验证集、测试集。 最后,参考MetaDrive的官方文档和社区资源,确保用户能够找到更多的支持和示例代码。可能需要检查步骤是否正确,确保代码示例没有语法错误,比如是否正确关闭环境,数据保存是否正确处理。 可能的问题:用户在使用过程中遇到环境配置错误,或者数据保存的格式问题,需要提示常见问题解决方法,或者建议查阅文档。另外,用户可能不知道如何高效地生成大量数据,可能需要建议使用多进程或者分布式方法,但MetaDrive是否支持这些需要确认,或者可能需要用户自己实现。 总结下来,回答的结构应该是步骤化的,从安装到配置,到数据收集和保存,最后到处理和使用,同时给出示例代码和注意事项,确保用户能够逐步操作,并且理解每个步骤的目的。</think>以下是如何在MetaDrive中获取离线数据集的步骤说明: 1. 环境安装配置 - 安装MetaDrive: ```bash pip install metadrive-simulator ``` - 选择渲染模式: ```python config = dict( use_render=False, # 关闭渲染提高采集效率 image_observation=True, # 启用摄像头图像采集 sensors=dict(lidar=dict(num_lasers=64)) # 配置激光雷达参数 ) ``` 2. 数据采集流程 ```python from metadrive import MetaDriveEnv def collect_data(episodes=1000): dataset = [] env = MetaDriveEnv(config=config) for _ in range(episodes): obs = env.reset() done = False while not done: action = env.action_space.sample() # 使用随机策略采样 next_obs, reward, done, info = env.step(action) # 记录数据元组 data_entry = { "observation": obs, "action": action, "reward": reward, "next_observation": next_obs, "done": done } dataset.append(data_entry) obs = next_obs env.close() return dataset ``` 3. 数据存储方案 - 推荐使用HDF5格式存储: ```python import h5py def save_hdf5(dataset, filename): with h5py.File(filename, "w") as f: # 创建可扩展数据集 obs_shape = dataset[0]["observation"].shape f.create_dataset("observations", (0, *obs_shape), maxshape=(None, *obs_shape)) # 批量写入数据 for i, data in enumerate(dataset): f["observations"].resize((i+1, *obs_shape)) f["observations"][i] = data["observation"] # 同理存储其他字段... ``` 4. 高级配置建议 - 场景多样性控制: ```python config.update({ "map_config": { "type": "block_sequence", "config": "XSX" # 自定义地图拓扑 }, "traffic_density": 0.6, # 调整交通密度 "random_agent_model": True # 启用随机行为车辆 }) ``` 5. 数据处理建议 - 建议预处理步骤: ```python def preprocess(data): # 图像标准化 data["observation"] = data["observation"].astype(np.float32) / 255.0 # 动作归一化 data["action"][:, 0] = (data["action"][:, 0] + 1) / 2 # 转向值[-1,1]→[0,1] # 添加时序特征 data["velocity"] = np.linalg.norm(env.vehicle.velocity) return data ``` 注意事项: 1. 数据规模建议:至少收集10小时以上的连续驾驶数据(约1M样本) 2. 存储空间预估:包含图像时约需2TB空间,仅状态数据约需50GB 3. 推荐使用多进程采集: ```python from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor with ProcessPoolExecutor(max_workers=8) as executor: results = executor.map(collect_data, [episodes_per_worker]*8) ``` 典型数据格式示例: ```json { "timestamp": 1630453.215, "ego_state": { "position": [12.34, 56.78], "velocity": 8.9, "steering": 0.12, "heading": 1.57 }, "sensors": { "camera_front": "<binary image data>", "lidar": [0.12, 0.34, ..., 0.98] # 64维数组 }, "surroundings": { "nearest_vehicle": { "distance": 8.9, "relative_speed": -2.1 } } } ``` 建议使用官方提供的工具进行验证: ```bash python -m metadrive.tools.verify_dataset your_dataset.h5 ``` 参考资源: - 官方文档:https://metadrive-simulator.readthedocs.io/ - 示例数据集:https://github.com/metadriverse/metadrive-datasets - 数据处理工具包:`metadrive.utils.data_utils`
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