train_x = reshape(train_x, [size(train_x,1) 1 28 28]);

时间: 2023-10-26 13:05:22 浏览: 86

队列实现火车厢重排的算法及代码（个人创作）

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一列货车共有n 节车厢，每个车厢都有自己的编号，编号范围从1~n。给定任意次序的车厢，通过转轨站将车厢编号按顺序重新排成1~n。转轨站共有k 个缓冲轨，缓冲轨位于入轨和出轨之间。开始时，车厢从入轨进入缓冲轨，经过缓冲轨的重排后，按1~n 的顺序进入出轨。缓冲轨按照先进先出方式，编写一个算法，将任意次序的车厢进行重排，输出每个缓冲轨中的车厢编号。 ### 队列实现火车厢重排的算法及代码解析 #### 问题背景与目标在现实生活中，火车车厢的重排是一个常见的物流问题。例如，假设有一列货车共有\( n \)节车厢，每节车厢都有自己的编号，编号范围从1到\( n \)。给定一个初始随机排列的车厢序列，我们需要设计一个转轨站，通过该转轨站将这些车厢编号按升序1到\( n \)重新排列。 #### 问题描述为了达到这一目的，我们假设转轨站拥有\( k \)个缓冲轨，缓冲轨位于入轨和出轨之间。车厢首先从入轨进入缓冲轨，然后经过缓冲轨的重排后，按1到\( n \)的顺序进入出轨。 #### 解决方案：利用队列数据结构在本问题中，我们将利用队列这种数据结构来解决火车车厢的重排问题。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，非常适合用于处理此类问题。 #### 具体算法流程 1. **初始化**：分别对\( k \)个队列初始化，并初始化下一个要输出的车厢编号`nowOut=1`。 2. **读取输入**：依次取入轨中的每一个车厢的编号。 - 如果入轨中的车厢编号等于`nowOut`，则输出该车厢，并更新`nowOut++`。 - 否则，检查每一个缓冲轨队列： - 取队列\( j \)的队头元素\( c \)。 - 如果\( c = nowOut \)，则将队列\( j \)的队头元素出队并输出，并更新`nowOut++`。 - 如果入轨和缓冲轨的队头元素都没有编号为`nowOut`的车厢，则： - 求小于入轨中第一个车厢编号的最大队尾元素所在队列编号\( j \)。 - 如果\( j \)存在，则把入轨中的第一个车厢移至缓冲轨\( j \)。 - 如果\( j \)不存在，但有多于一个空缓冲轨，则把入轨中的第一个车厢移至一个空缓冲轨；否则车厢无法重排，算法结束。 #### 代码实现以下是一段简单的C++代码示例，用于实现上述算法： ```cpp #include <iostream> // Node structure for linked list struct Node { int data; Node* next; }; // Linked Queue class class LinkQueue { private: Node* first, *rear; public: LinkQueue(); // Constructor ~LinkQueue(); // Destructor void EnQueue(int); // Add an element to the queue int DeQueue(); // Remove an element from the queue int GetQueue_head(); // Get the head element int GetQueue_rear(); // Get the tail element int Vide_Queue(); // Check if the queue is empty void Print_Queue(); // Print all elements in the queue }; LinkQueue::LinkQueue() { // Constructor Node* s = new Node; s->next = NULL; first = rear = s; } LinkQueue::~LinkQueue() { // Destructor while (first) { Node* p; p = first->next; delete first; first = p; } } void LinkQueue::EnQueue(int x) { // Add an element to the queue Node* s = new Node; s->data = x; s->next = NULL; rear->next = s; rear = s; } int LinkQueue::DeQueue() { // Remove an element from the queue int x; x = first->next->data; Node* p = first->next; first->next = p->next; if (p->next == NULL) rear = first; delete p; return x; } int LinkQueue::GetQueue_head() { // Get the head element if (first != rear) return (first->next->data); } int LinkQueue::GetQueue_rear() { // Get the tail element if (first != rear) return (rear->data); } int LinkQueue::Vide_Queue() { // Check if the queue is empty if (first == rear) return 0; else return 1; } void LinkQueue::Print_Queue() { // Print all elements in the queue Node* p = first->next; while (p) { std::cout << p->data << " "; p = p->next; } } // Example usage int main() { LinkQueue q[5]; // Assuming k = 5 // Implement the algorithm using these queues... return 0; } ``` #### 总结本算法通过利用\( k \)个队列，有效地解决了火车车厢的重排问题。通过控制入轨和缓冲轨之间的车厢移动，使得最终能够按照预定顺序将所有车厢送出。此方法不仅简单直观，而且易于实现，对于解决类似的实际问题具有很高的参考价值。

这行代码的作用是将训练数据的形状从原本的 [n_samples, 28, 28] 转换成 [n_samples, 1, 28, 28]，其中 n_samples 是训练数据的数量。这是因为在神经网络中，输入数据的形状通常是四维的，包括样本数量、通道数、高度和宽度。因此，将训练数据的通道数从 1 开始是为了适应卷积神经网络等模型的输入要求。具体来说，这里将原本的二维图像数据扩展成了一个四维数组，第一维是样本数量，第二维是通道数（在这里是 1），第三维是图像的高度，第四维是图像的宽度。

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train_x = reshape(train_x, [size(train_x,1) 1 28 28]);

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