class Solution:def permute(self,nums: List[int])-> List[List[int]]: res =[] temp =[]book =[o for i in range(10)] def dfs(nums): if len(temp)== len(nums):res.append(temp.copy())return 0 for i in range(len(nums)):if book[i] == 1: continuebook[i]=1 temp.append(nums[i]) dfs(nums) temp.pop()book[i]=0 dfs(nums) return res

时间: 2025-06-22 20:34:30 浏览: 9
<think>嗯,用户想优化或者修复他们的全排列生成代码。首先,我得看看他们提供的代码是什么样的。用户给的代码是: class Solution def permute nums List int List List int 看起来这段代码有很多语法错误,比如缺少冒号、参数类型声明不正确,还有方法定义的格式不对。Python中类方法的定义需要正确的缩进和语法结构,所以首先需要修正这些基本的语法问题。 然后,用户可能想用回溯算法来实现全排列,因为全排列通常用回溯法解决。回溯算法的框架一般包括一个递归函数,遍历所有可能的选择,并在达到结束条件时保存结果。参考引用[2]和[3]提到的回溯框架,应该定义一个backtracking函数,处理路径和选择列表。 用户提供的示例代码中用了return list(permutations(nums)),这虽然简洁,但可能他们想自己实现回溯方法而不是依赖内置库。所以优化方向可能是实现高效的回溯算法,避免重复计算,或者剪枝优化。 接下来,我需要检查用户代码中的问题。比如,Solution类中的permute方法没有正确的语法,参数部分也没有正确标注类型。正确的应该是def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:,而且需要从typing模块导入List。 另外,用户可能没有正确实现回溯的逻辑,导致结果不正确或者效率低下。正确的回溯应该维护一个路径变量,记录当前选择的元素,以及一个used数组来标记哪些元素已经被使用过,避免重复选择。 然后,考虑到空间复杂度,可以尝试在原数组上进行交换来实现排列,这样不需要额外的空间,但要注意恢复状态,也就是回溯时的撤销操作。引用[3]中提到的backtracking函数可能需要调整参数,比如传入nums和当前的位置,通过交换元素来生成不同的排列。 可能的优化点包括:剪枝处理,减少不必要的递归调用;或者使用迭代方法来替代递归,减少栈的消耗。但全排列问题通常用递归回溯比较直观,所以重点可能放在正确实现回溯逻辑上。 还需要处理输入为空的情况,比如当nums为空时,应该返回空列表,而不是报错。此外,测试用例的覆盖也很重要,确保各种情况都能正确处理。 总结一下,用户需要的是语法修正和算法优化。修正语法错误后,按照标准的回溯模板实现全排列生成,确保所有排列都被正确生成,并且没有重复。同时,考虑代码的可读性和效率,比如使用标记数组或者交换法来实现。</think>根据你提供的代码片段,存在语法错误和算法实现不完整的问题。以下从代码修复和优化两个角度进行说明: --- ### 一、代码修复(基础版) 原始代码存在的语法问题: 1. 缺少方法定义冒号 2.参数类型声明不规范 3.缺少回溯算法实现 修正后的基础版本: ```python from typing import List class Solution: def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: res = [] def backtrack(path, used): if len(path) == len(nums): res.append(path.copy()) return for i in range(len(nums)): if not used[i]: used[i] = True path.append(nums[i]) backtrack(path, used) path.pop() used[i] = False backtrack([], [False]*len(nums)) return res ``` --- ### 二、算法优化(进阶版) #### 优化点1:空间复杂度优化 通过元素交换代替标记数组,节省$O(n)$空间: ```python class Solution: def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: def backtrack(first=0): if first == len(nums): res.append(nums.copy()) return for i in range(first, len(nums)): nums[first], nums[i] = nums[i], nums[first] backtrack(first + 1) nums[first], nums[i] = nums[i], nums[first] res = [] backtrack() return res ``` #### 优化点2:生成器优化 使用生成器减少内存占用: ```python def permute_gen(nums): if len(nums) == 1: yield nums for i in range(len(nums)): for p in permute_gen(nums[:i] + nums[i+1:]): yield [nums[i]] + p ``` --- ### 三、关键算法解析 回溯算法实现三要素: 1. **路径记录**:`path`变量记录当前选择 2. **选择列表**:通过`used`数组或元素交换动态维护 3. **终止条件**:当路径长度等于输入数组长度时终止递归 时间复杂度:$O(n \times n!)$,其中排列本身有$n!$种,每种需要$O(n)$时间复制路径[^3] --- ### 四、测试验证 ```python sol = Solution() print(sol.permute([1,2,3])) # 应输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] ``` ---
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请详细解释下面这段代码:作者:BINGO Hong 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61795416 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 def make_model(self): x = Input(shape=(self.P, self.m)) # CNN,普通卷积,无casual-dilation c = Conv1D(self.hidC, self.Ck, activation='relu')(x) c = Dropout(self.dropout)(c) # RNN, 普通RNN r = GRU(self.hidR)(c) r = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hidR)))(r) r = Dropout(self.dropout)(r) # skip-RNN,以skip为周期的RNN,需要对数据进行变换 if self.skip > 0: # c: batch_size*steps*filters, steps=P-Ck s = Lambda(lambda k: k[:, int(-self.pt*self.skip):, :])(c) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.skip, self.hidC)))(s) s = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1,3)))(s) # 这里设置时间步长为周期数目self.pt,时序关系以周期间隔递进,输入维度为self.hidC s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.hidC)))(s) s = GRU(self.hidS)(s) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.skip*self.hidS)))(s) s = Dropout(self.dropout)(s) # 合并RNN及Skip-RNN r = concatenate([r,s]) res = Dense(self.m)(r) # highway,模型线性AR if self.hw > 0: z = Lambda(lambda k: k[:, -self.hw:, :])(x) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1)))(z) # hw设置以7天(self.hw=7)的值做为特征,利用Dense求预测量 z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hw)))(z) z = Dense(1)(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.m)))(z) res = add([res, z]) if self.output != 'no': res = Activation(self.output)(res) model = Model(inputs=x, outputs=res) model.compile(optimizer=Adam(lr=self.lr, clipnorm=self.clip), loss=self.loss) # print(model.summary()) # plot_model(model, to_file="LSTNet_model.png", show_shapes=True) return model

class BasicConv(nn.Module): def __init__( self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, relu=True, bn=True, bias=False, ): super(BasicConv, self).__init__() self.out_channels = out_planes self.conv = nn.Conv2d( in_planes, out_planes, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias, ) self.bn = ( nn.BatchNorm2d(out_planes, eps=1e-5, momentum=0.01, affine=True) if bn else None ) self.relu = nn.ReLU() if relu else None def forward(self, x): x = self.conv(x) if self.bn is not None: x = self.bn(x) if self.relu is not None: x = self.relu(x) return x class ChannelPool(nn.Module): def forward(self, x): return torch.cat( (torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x, 1).unsqueeze(1)), dim=1 ) class SpatialGate(nn.Module): def __init__(self): super(SpatialGate, self).__init__() kernel_size = 7 self.compress = ChannelPool() self.spatial = BasicConv( 2, 1, kernel_size, stride=1, padding=(kernel_size -1) // 2, relu=False ) def forward(self, x): x_compress = self.compress(x) x_out = self.spatial(x_compress) scale = torch.sigmoid_(x_out) return x * scale class TripletAttention(nn.Module): def __init__( self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=["avg", "max"], no_spatial=False, ): super(TripletAttention, self).__init__() self.ChannelGateH = SpatialGate() self.ChannelGateW = SpatialGate() self.no_spatial = no_spatial if not no_spatial: self.SpatialGate = SpatialGate() def forward(self, x): x_perm1 = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() x_out1 = self.ChannelGateH(x_perm1) x_out11 = x_out1.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() x_perm2 = x.permute(0, 3, 2, 1).contiguous() x_out2 = self.ChannelGateW(x_perm2) x_out21 = x_out2.permute(0, 3, 2, 1).contiguous() if not self.no_spatial: x_out = self.SpatialGate(x) x_out = (1 / 3) * (x_out + x_out11 + x_out21) else: x_out = (1 / 2) * (x_out11 + x_out21) return x_out if __name__=='__main__': x = torch.randn(1, 128, 256, 512) net = BasicConv(128,128,3) y = net.forward(x) print(y.shape)为什么输出torch.Size([1, 128, 254, 510])比输入小

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalDiceLoss(nn.Module): """ 结合 FocalLoss 和 DiceLoss 用于多分类场景: - 假设 predict:[B, tag_size, R, S, S] - 假设 target: [B, R, S, S] (整型标签) - 最终返回: [B, R, S, S] 形状的逐元素损失, 以便与 mask 相乘后再求平均 算法流程: 1) flatten => [B*R*S*S, tag_size], 计算 focal_loss & dice_loss 2) reshape => [B, R, S, S] 3) focal + dice = total """ def __init__(self, alpha=1.0, gamma=2.0, smooth=1.0, focal_weight=0.5): """ alpha: FocalLoss 中正例损失缩放系数 gamma: FocalLoss 中聚焦因子 smooth: DiceLoss 中平滑项, 防止分母为0 focal_weight: focal_loss 占总损失的权重 w_f dice_loss 的权重则是 (1 - w_f) """ super(FocalDiceLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.smooth = smooth self.focal_weight = focal_weight def forward(self, predict: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: """ predict: [B, tag_size, R, S, S] target: [B, R, S, S] (long型, 取值0~tag_size-1) return: [B, R, S, S] => 逐元素损失 """ B, tag_size, R, S1, S2 = predict.size() # =========== Step1: Flatten for easy CE / Dice computations =========== # [B, tag_size, R, S1, S2] -> [B, R, S1, S2, tag_size] pred_perm = predict.permute(0, 2, 3, 4, 1).contiguous() # => [B, R, S1, S2, tag_size] # flatten => [B*R*S1*S2, tag_size] pred_2d = pred_perm.view(-1, tag_size) # [B, R, S1, S2] => [B*R*S1*S2] target_1d = target.view(-1) # =========== Step2: FocalLoss = alpha * (1-pt)^gamma * CE ============ ce_loss = F.cross_entropy(pred_2d, target_1d, reduction='none') # [B*R*S1*S2] pt = torch.exp(-ce_loss) # [B*R*S1*S2] focal_loss = self.alpha * (1 - pt) ** self.gamma * ce_loss # [B*R*S1*S2] # =========== Step3: DiceLoss (softmax + one_hot) ===================== # 1) 先把 pred_2

我将给你一份group query attention的代码,请你在其中添加kv_cache的实现,保持代码风格优雅,可读 import torch import torch.nn as nn import math class GroupedQueryAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model: int=144, n_head: int=12, n_group: int=4): super().__init__() assert d_model % n_head == 0 assert n_head % n_group == 0 self.d_model = d_model self.n_head = n_head self.n_group = n_group # 288 // 12 = 24 self.head_dim = d_model // n_head # 12头,分为4组,即3个头为一组 # self.each_group_count = n_head // n_group self.group_dim = self.head_dim * n_group self.q_proj = nn.Linear(d_model, d_model) self.k_proj = nn.Linear(d_model, self.group_dim) self.v_proj = nn.Linear(d_model, self.group_dim) self.o_proj = nn.Linear(d_model, d_model) def kv_expand(self, x): # x.shape = (batch_size, seq_len, self.group_dim) x = x.view(*x.shape[:2], self.n_group, self.head_dim) x = x.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, self.n_head // self.n_group, -1) x = x.reshape(*x.shape[:2], self.n_head, self.head_dim) x = x.permute(0, 2, 1, 3) # return x.shape = (batch_size, self.n_head, seq_len, self.head_dim) return x def forward(self, x, mask=None): # x.shape = (batch_size, seq_len, d_model) q = self.q_proj(x) k = self.k_proj(x) v = self.v_proj(x) q = q.view(*q.shape[:2], self.n_head, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3) k, v = self.kv_expand(k), self.kv_expand(v) qk = (q @ k.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim)) if mask: qk = qk.masked_fill(mask == 0, float('-inf')) w = torch.softmax(qk, -1) qkv = (w @ v).permute(0, 2, 1, 3).contiguous() qkv = qkv.view(*qkv.shape[:2], -1) qkv = self.o_proj(qkv) qk.detach() return qkv

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spring-boot-2.3.0.RC1.jar中文-英文对照文档.zip

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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC(Model-View-Controller)设计模式,允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架,它提供了对象关系映射(ORM)的功能,简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架,提供了全面的编程和配置模型,用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)的特性,用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”,指的是将这三个流行的Java框架整合起来,形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式,使用iBatis来简化数据库的CRUD(创建、读取、更新、删除)操作,同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能,将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签,意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签,说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”,一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大,且没有具体文件列表,无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称,则可能是一个缩写或别名,需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器,称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`,它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有: - **Action**: 在Struts2中,Action类是MVC模式中的C(控制器),负责接收用户的输入,执行业务逻辑,并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor(拦截器)**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能,比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack(值栈)**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应,可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中,从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中,使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有: - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系,以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时,SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法,例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC(控制反转)和AOP(面向切面编程),它通过依赖注入(DI)来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有: - **IoC容器**: 也称为依赖注入(DI),管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点(如日志、安全等)与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口,可以在多个事务管理器之间切换,支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架,与Struts2类似,但更灵活,且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势,在同一个项目中形成互补,提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤: 1. **配置整合**:在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`,以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**:在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件,以及需要的其他bean,并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**:在Struts2中创建Action类,并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句,将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**:利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**:通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合,开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互,使用iBatis简化数据库操作,同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能,创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见,是Java开发人员必须掌握的知识点。
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