ALGO_4

本体就是一个动态排序规划问题 首先要构造树 通过本体可以了解到构造树的方法然后是DFS遍历 即树的先根遍历 这里面有递归的问题 然后就是判断条件 即dp[i][0]就是不选择这个点 这个时候就要dp[x][0]+=Math.max(dp[x_son][0],dp[x_son][1])或dp[x][1]+=dp[x_son][0] 展示代码 这个因为java说的问题 只能得到50分 所以等一下要改正!

package lanqiao;
import java.util.Scanner;

public class ALGO_4_1 {
	static int [][]dp;
	static int [][]tree;
	
	public static void BuildTree(int a,int b) {
		int i=0;
		while(tree[a][i]!=0) 
			i++;
		tree[a][i]=b;
		
		int j=0;
		while(tree[b][j]!=0)
			j++;
		tree[b][j]=a;
	}
	public static void dfs(int x,int x_father) {
		int x_son=tree[x][0];
		for(int i=0;x_son!=0;i++) {
			x_son=tree[x][i];
			if(x_son!=x_father) {
				dfs(x_son,x);
				dp[x][1]+=dp[x_son][0];
				dp[x][0]+=Math.max(dp[x_son][0], dp[x_son][1]);
				//dp[x][1]+=dp[x_son][0];
			}
		}
	}
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc=new Scanner(System.in);
		int n=sc.nextInt();
		dp=new int[n][2];
		tree=new int[n*2][n*2];
		for(int i=0;i<n;i++)
			dp[i][1]=sc.nextInt();
		for(int i=0;i<n-1;i++) {
			int a=sc.nextInt();
			int b=sc.nextInt();
			BuildTree(a,b);
		}
		dfs(1,0);
		System.out.println(Math.max(dp[1][0], dp[1][1]));
		sc.close();
	}

}

正确的java代码还是没看懂 先把链接贴上来吧 将来会看的时候再看

https://blog.youkuaiyun.com/sobermineded/article/details/79298768

<think>好的,我现在需要分析用户提供的Python代码,并解释这两个函数`training_function`和`run_algo`的功能,以及整个脚本的运行流程。首先,我应该先通读代码,理解每个部分的作用,然后逐步拆解。 首先看`training_function`函数。它接受一个`config`参数,然后调用了`algo_select`函数,返回三个值:`algo_init_fn`, `algo_trainer_obj`, `algo_config`。接着,使用`load_data_from_neorl`加载训练和验证数据。然后更新了`algo_config`,设置设备为CUDA。之后初始化`algo_init`和`algo_trainer`,创建回调函数`callback`,并初始化它。最后调用`algo_trainer.train`进行训练,返回0。 接下来是`run_algo`函数,它使用`**kwargs`接收参数,创建`config`字典,并设置随机种子。再次调用`algo_select`获取`algo_config`,并加载数据。然后处理`grid_tune`参数,将每个键值对加入`config`,使用`tune.grid_search`。接着调用`tune.run`,指定训练函数、配置和资源。最后使用`fire.Fire`将`run_algo`作为命令行接口。 可能的疑问点包括:`algo_select`的作用、`tune.run`的功能、`ModelCallBackFunction`的作用,以及超参数调优的实现方式。此外,代码中的`resources_per_trial`设置为0.5个GPU,这可能涉及到资源分配的问题。 需要解释每个函数的主要步骤,并说明整个脚本的用途,比如超参数调优框架,可能基于Ray Tune。同时要指出`training_function`负责单次训练任务,而`run_algo`配置并启动超参数搜索。此外,回调函数可能用于监控训练过程,记录指标等。 需要注意代码中的`score`变量未被实际返回,而是返回0,这可能是一个占位符或需要修改的地方。另外,数据加载部分可能涉及外部库如NEORL,需要提及数据载入的步骤。 最后,总结整个脚本的结构,说明各部分如何协作,实现自动化调优流程。</think>以下是对你提供的代码的逐步解析和功能介绍: ### 一、代码整体结构 代码实现了一个基于超参数搜索的自动化训练框架,主要包含两个核心函数: - `training_function()`:执行单次训练任务 - `run_algo()`:配置并启动超参数调优 - 使用`fire`库创建命令行接口 ### 二、`training_function(config)` 函数解析 $$ \begin{aligned} 1.\ & \text{输入配置参数 } config \\ 2.\ & \text{调用算法选择器 } \text{algo\_select()} \rightarrow \text{获取算法初始化函数、训练器对象、配置字典} \\ 3.\ & \text{从NEORL加载数据集 } \rightarrow \text{分割为训练/验证缓冲区} \\ 4.\ & \text{合并配置参数,强制使用CUDA设备} \\ 5.\ & \text{初始化算法和训练器对象} \\ 6.\ & \text{创建模型回调函数并初始化(用于监控训练过程)} \\ 7.\ & \text{执行训练流程,最终返回评分(当前固定返回0)} \end{aligned} $$ ### 三、`run_algo(**kwargs)` 函数解析 $$ \begin{aligned} 1.\ & \text{创建配置字典,自动生成随机种子 } (0 \sim 10^6) \\ 2.\ & \text{通过算法选择器获取算法默认配置} \\ 3.\ & \text{预加载数据集(确保数据可用性)} \\ 4.\ & \text{配置超参数网格搜索空间 } \forall k \in grid\_tune: config[k] = \text{tune.grid\_search}(v) \\ 5.\ & \text{启动Ray Tune分布式训练:} \\ & \quad \cdot \text{指定训练函数 } training\_function \\ & \quad \cdot \text{分配GPU资源(每任务0.5个GPU)} \\ 6.\ & \text{返回超参数分析结果 } analysis \end{aligned} $$ ### 四、关键组件说明 1. **Ray Tune框架**: - 实现分布式超参数调优 - `tune.grid_search()` 定义参数搜索空间 - `resources_per_trial` 控制资源分配 2. **NEORL数据接口**: - `load_data_from_neorl()` 根据任务参数加载标准化数据集 - 支持不同数据类型(`task_data_type`)和训练样本量(`task_train_num`) 3. **训练回调机制**: - `ModelCallBackFunction` 实现训练过程监控 - 典型功能:记录指标、早停机制、模型保存等 ### 五、代码执行流程 ```python 命令行参数 → fire.Fire() → run_algo() → tune.run() → 并行执行多个training_function ``` ### 六、需注意的特殊实现 1. GPU资源分配策略: - `"gpu": 0.5` 允许单个GPU同时运行2个训练任务 - 实际使用需要确保CUDA环境正确配置 2. 随机种子生成: ```python config["kwargs"]['seed'] = random.randint(0, 1000000) ``` 确保每次运行有不同的初始化状态 3. 当前返回值问题: ```python return 0 # 实际应返回score用于超参数评估 ``` 这可能是待完善的占位符实现 ### 七、典型使用场景 ```bash # 通过命令行启动训练(假设已配置参数) python script.py --param1 value1 --param2 value2 ``` 该框架适用于: - 强化学习算法的超参数优化 - 自动化模型性能对比测试 - 大规模分布式实验场景
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