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23. 合并K个升序链表

难度困难

给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。

请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。

 

示例 1:

输入:lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
输出:[1,1,2,3,4,4,5,6]
解释:链表数组如下:
[
  1->4->5,
  1->3->4,
  2->6
]
将它们合并到一个有序链表中得到。
1->1->2->3->4->4->5->6

示例 2:

输入:lists = []
输出:[]

示例 3:

输入:lists = [[]]
输出:[]

 

提示:

  • k == lists.length
  • 0 <= k <= 10^4
  • 0 <= lists[i].length <= 500
  • -10^4 <= lists[i][j] <= 10^4
  • lists[i] 按 升序 排列
  • lists[i].length 的总和不超过 10^4
class Solution { 
public:
    static bool fun (const ListNode* l1,const ListNode* l2)
    {
        return l1->val < l2->val;
    }
    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        if (lists.size() == 0) return NULL; 
        vector<ListNode*> v_L;
        for(auto L1: lists)
        {
            while(L1 != NULL)
            {
                v_L.push_back(L1);
                L1 = L1->next;    
            }      
        }
        if (v_L.size() == 0) return NULL;
        sort(v_L.begin(),v_L.end(),fun);
        int len = v_L.size()-1;
        for(int i = 0; i < len; i++)
        {
            v_L[i]->next = v_L[i+1];
        }
        v_L[len]->next = NULL;
        return v_L[0];
    }
};

26. 删除排序数组中的重复项

难度简单

给定一个排序数组,你需要在 原地 删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间,你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。

 

示例 1:

给定数组 nums = [1,1,2], 

函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2:

给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4],

函数应该返回新的长度 5, 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4。

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

 

说明:

为什么返回数值是整数,但输出的答案是数组呢?

请注意,输入数组是以「引用」方式传递的,这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。

你可以想象内部操作如下:

// nums 是以“引用”方式传递的。也就是说,不对实参做任何拷贝
int len = removeDuplicates(nums);

// 在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。
// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中该长度范围内的所有元素。
for (int i = 0; i < len; i++) {
    print(nums[i]);
}
class Solution {
public:
int removeDuplicates(vector<int>& nums) {

    if(!nums.size())return 0;
    
    int current=0;
    for(int i=1;i<nums.size();i++)
    {
        if(nums[current]<nums[i])
        {
            nums[current+1]=nums[i];
            current++;
        }
    }
    
    return current+1;
}
};

33. 搜索旋转排序数组

难度中等

升序排列的整数数组 nums 在预先未知的某个点上进行了旋转(例如, [0,1,2,4,5,6,7] 经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。

请你在数组中搜索 target ,如果数组中存在这个目标值,则返回它的索引,否则返回 -1 。

 

示例 1:

输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0
输出:4

示例 2:

输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3
输出:-1

示例 3:

输入:nums = [1], target = 0
输出:-1

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 5000
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 中的每个值都 独一无二
  • nums 肯定会在某个点上旋转
  • -10^4 <= target <= 10^4
class Solution {
public:
    int find(vector<int>& nums,int target,int left,int right){
        int mid=(left+right)/2;
        while(left<=right){
            if(nums[mid]<target){
                left=mid+1;
            }else if(nums[mid]>target){
                right=mid-1;
            }else{
                return mid;
            }
            mid=(left+right)/2;         
        }
        return -1;
    }
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int n=nums.size();
        if(n==0) return -1;
        if(n<=2){
            for(int i=0;i<n;++i){
                 if(nums[i]==target) return i;
            }
            return -1;
        }
        int pos=1;
        int ans=0;
        int left=0,right=n-1;
        int mid=(left+right)/2;
        int preleft=0,tmp;
        while(left<=right){
            if(mid==0)break;
            if(nums[mid]<nums[mid-1]){
                pos=mid;
                break;
            }else if(nums[mid]<nums[n-1]){
                right=mid-1;
            }else{
                left=mid+1;;
            }
            mid =(left+right)/2;
            
        }
        left=0;right=pos-1;
        ans=max(find(nums,target,0,pos-1),find(nums,target,pos,n-1));
        return ans;

    }
};

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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