c[w]+=1是什么意思

这是一个 Python 代码片段，它的作用是将字典 c 中键 w 对应的值加 1。如果 c 中不存在键 w，则会抛出 KeyError 异常。如果需要避免这种情况，可以使用 c.get(w, 0) 来获取 c 中键 w 对应的值，如果不存在则返回默认值 0。完整的代码片段可能如下所示：

if w in c:
    c[w] += 1
else:
    c[w] = 1

等价于：

c[w] = c.get(w, 0) + 1

这样可以避免 KeyError 异常。

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public double knapsack(double[] pp,double[] ww,double cc){ //初始化 c=cc; n=pp.length-1; cw=0; cp=0; bestp=0; x=new int[n+1]; bestx=new int[n+1]; //q为单位重量价值数组 q=new Element[n+1]; for(int i=0;i<=n;i++){ q[i]=new Element(i,pp[i]/ww[i]); } //将个物品依单位重量价值从大到小排列 java.util.Arrays.sort(q); //MergeSort.mergeSort(q); p=new double[n+1]; w=new double[n+1]; for(int i=1;i<=n;i++){ p[i]=pp[q[i].id]; w[i]=ww[q[i].id]; } backtrack(1); return bestp; } public void backtrack(int i){ if(i>n){//到达叶子节点 bestp=cp; for(int j=1;j<=n;j++){//保存最优值对应的包的编号 bestx[j]=x[j]; } return; } if(cw+w[i]<=c){//左子树 x[i]=1; cw+=w[i]; cp+=p[i]; backtrack(i+1); cw-=w[i];//恢复现场 cp-=p[i]; } if(bound(i+1)>bestp){ x[i]=0; backtrack(i+1); } } public double bound(int i){//上界函数 double cleft=c-cw; double bound=cp; while(i<=n&&w[i]<=cleft){ cleft-=w[i]; bound+=p[i]; i++; } if(i<=n){ bound+=p[i]*cleft/w[i]; } return bound; } public static void main(String[] args) { double[] weight= {3,5,7,8,9}; double[] price= {4,6,7,9,10}; double cc=100; knapsack1 k=new knapsack1(); double best=k.knapsack(price,weight,cc); System.out.println("最优值："+best); System.out.println("选中的物品编号分别是："); for(int i=1;i<k.bestx.length;i++){ if(k.bestx[i]==1){ System.out.print(k.q[i].id+" ");这段代码每行啥意思

这段代码实现了一个 0/1 背包问题的解法。其中，`knapsack` 方法接收三个参数：`pp` 表示每个物品的价值，`ww` 表示每个物品的重量，`cc` 表示背包的容量。在方法内部，首先将物品按照单位重量价值从大到小排序，然后通过回溯算法求出最优解。具体来说，回溯算法通过递归遍历决策树来找到最优解，其中的 `backtrack` 方法表示回溯的过程，`bound` 方法表示求解上界的函数。最后，打印出选中的物品编号以及最优值。

int w_n = 1; int w_c = 1; int w_h = 1; int w_w = 1; w_n = tmpW.sizes()[0]; w_c = tmpW.sizes()[1]; if (tmpW.sizes().size() == 4) { w_h = tmpW.sizes()[2]; w_w = tmpW.sizes()[3]; }是什么意思

这段代码用来获取一个权重张量（weight tensor）的大小信息。首先将 w_n、w_c、w_h、w_w 初始化为 1，然后通过 tmpW.sizes() 获取权重张量的大小信息。如果 tmpW 是一个四维张量，则 w_h 和 w_w 分别被赋为 tmpW 的第三维和第四维大小，否则 w_h 和 w_w 保持为 1。最后，w_n 和 w_c 被赋为 tmpW 的第一维和第二维大小。这段代码的目的是为了方便后续对权重张量进行处理，例如将其转换为卷积核的形式进行卷积操作。