LeetCode挑战：如何用Python求解第k大数问题

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0 下载量 80 浏览量 更新于2024-11-24 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息:"leetcode求第k大的数 python代码" 知识点: 1. LeetCode平台: LeetCode是一个用于学习编程和准备技术面试的在线平台，它提供了大量编程题目和测试，帮助用户通过练习提升编程能力。它尤其在编程面试准备方面受到广泛欢迎。 2. 第k大的数问题: 在数据集中找到第k大的数是一个常见的算法问题，这通常指的是在对数据进行排序后，位于倒数第k个位置的元素。例如，第1大的数即为最大数，第2大的数可能是次大数，依此类推。 3. Python语言: Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。在数据处理、机器学习和自动化等领域中，Python是非常受欢迎的语言之一。在解决编程问题时，Python的简洁性可以快速实现算法逻辑。 4. 快速排序算法: 快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是通过一个"基准"元素将数组分为两部分，一部分包含所有小于基准的元素，另一部分包含所有大于基准的元素，然后递归地对这两部分进行快速排序，以达到整体有序。在快速排序的过程中，可以根据需要进行调整，使其能够只排序到第k大的数而不是完全排序，从而提高效率。 ***k.py文件: 此文件可能包含了用于解决LeetCode上第k大数问题的Python代码实现。在该文件中，很可能使用了快速排序算法作为解决方案的其中一种方法，或是用了其他更高效的方法如最小堆（堆排序）等来寻找第k大的数。 6. quicksort.py文件: 这个文件包含了快速排序算法的Python实现。文件中应定义了快速排序的基准选择、分割、递归等关键步骤，并可能提供一个函数接口来对数组进行排序，或仅仅对数组进行到第k大的数的排序。 7. 算法优化: 在实现寻找第k大的数的算法时，直接对整个数组进行完整的排序并不是最高效的方法。更优的方法可能涉及到避免完全排序的算法，如部分排序或利用特定数据结构（如堆）来实现高效检索。这样可以减少不必要的计算，特别是在数组元素非常多的情况下。 8. 实现细节: 在编写topk.py时，开发者需要关注几个关键点，例如输入参数的校验、边界条件的处理、算法的正确性验证以及性能的优化。在对算法进行调试时，可能还会使用一些测试样本来验证算法的正确性。 9. 代码的可读性和可维护性: 无论是在topk.py还是quicksort.py中，编写易于理解且便于维护的代码是很重要的。这包括使用恰当的命名、编写详细的文档字符串以及合理地组织代码结构。 10. 项目构建和打包: 如果topk.py和quicksort.py是独立的项目，可能还会涉及到项目构建和打包的过程。这可以是简单的文件打包，也可能包括版本控制、依赖管理等更为复杂的操作。 在实际应用中，针对求第k大的数的问题，还可以运用不同的数据结构和算法，例如最大堆或最小堆的实现，或者利用数组划分的特性进行优化等。不同的方法可能适用于不同的场景和数据结构，因此了解多种方法以及它们的优缺点是非常重要的。

python加密解密库cryptography使用openSSL生成的密匙加密解密

2020-09-17 上传
openssl pkcs8 -topk8 -inform PEM -in rsa_private_key.pem -outform PEM -nocrypt -out rsa_private_key_pkcs8.pem openssl rsa -in rsa_private_key.pem -pubout -out rsa_public_key.pem ``` 这将生成私钥`rsa_...

top_k_words.py

2021-03-15 上传
利用python语言，通过输入字符串和指定出现频率值，最终输出结果值

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

2023-07-14 上传
```python def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 answer_embed = self.embedding(input_...

以下代码多次计算损失的值始终不变? class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True score = [] for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1.0 score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask score = torch.stack(score) return score

2023-07-14 上传
model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练循环 for epoch in ...

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) # 在第1个维度上获取前100名的值 mask = torch.zeros_like(logits) # 创建与 input_question 相同形状的全零张量 # 对于每一行，将前100名的值设为1 for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] # 获取前100名的索引 mask[i, top_100_indices] = 1 return mask 无法求导

2023-07-14 上传
top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch....

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True score = [] for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1.0 score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask score = torch.stack(score) return score 损失没有任何改变

2023-07-14 上传
score = [torch.where(torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] == j, torch.tensor(1.0), mask[i, j]).clone() for i in range(logits.size(0)) for j in range(logits.size(1))] score = torch.stack(score) ...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置predicted_tokens为需要梯度计算的张量 scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, topk) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

2023-07-14 上传
```python def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): predicted_tokens.requires_grad_() ... ``` 这样可以确保`predicted_tokens`是需要梯度计算的张量。 如果以上方法仍然没有解决问题，那么可能...

logging.basicConfig(level=logging.INFO) image_loader = ImageLoader(args.input) model = ALike(**configs[args.model], device=args.device, top_k=args.top_k, scores_th=args.scores_th, n_limit=args.n_limit) tracker = SimpleTracker()这段代码什么意思

2023-06-06 上传
`configs[args.model]` 表示根据命令行参数 `args.model` 获取对应的配置信息，`device=args.device` 表示设置计算设备，`top_k=args.top_k` 表示选取相似度前 k 个，`scores_th=args.scores_th` 表示设定相似度阈值...

File "/home/a609/workspace/csy21/cmal_mscam/train_mscam_loss.py", line 356, in <module> train(nb_epoch=200, # number of epoch File "/home/a609/workspace/csy21/cmal_mscam/train_mscam_loss.py", line 218, in train _, top_idx = torch.topk(attention_weights.squeeze(), tops) File "/home/a609/anaconda3/envs/fertorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1177, in __getattr__ raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'squeeze'

2023-07-15 上传
根据提供的代码片段，问题可能出现在 `train_mscam_loss.py` 文件的第 218 行，当你尝试调用 `torch.topk` 方法时。 请检查你的代码逻辑并确保在调用 `squeeze` 方法之前，`attention_weights` 对象是一个张量。...

import tkinter as tk import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import os class ExcelPlotter(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.master.title("图方便") self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") self.file_entry = tk.Entry(master=self) self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") self.plot_button = tk.Button(master=self, text="Plot", command=self.plot_data) self.plot_button.grid(row=1, column=2, sticky="we") self.name_label = tk.Label(master=self, text="Out Image Name:") self.name_label.grid(row=2, column=0, sticky="w") self.name_entry = tk.Entry(master=self) self.name_entry.grid(row=2, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.save_button = tk.Button(master=self, text="Save", command=self.save_image) self.save_button.grid(row=2, column=3, sticky="e") self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") self.pack() def open_file(self): file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xls")]) self.file_entry.delete(0, tk.END) self.file_entry.insert(tk.END, file_path) def plot_data(self): file_path = self.file_entry.get() if os.path.exists(file_path): data = pd.read_excel(file_path) plt.plot(data['波长(nm)'], data['吸光度'], 'k') plt.xlim(300, 1000) plt.xlabel('Wavelength(nm)', fontsize=16) plt.ylabel('Abs.', fontsize=16) plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) plt.savefig('Last Fig', dpi=1000) plt.show() def save_image(self): if self.figure: file_path = tk.filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".png") if file_path: self.figure.savefig(file_path) root = tk.Tk() app = ExcelPlotter(master=root) app.mainloop()帮我增加一个删除当前图像的功能

2023-06-11 上传
super().__init__(master) self.master = master self.master.title("图方便") self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") ...
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