- 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现
神经网络15044
算法python分类矩阵人工智能数据挖掘深度学习
使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务,它要求模型不仅要检测图像中的对象,还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来,基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
- bash方式启动模型训练
BILLY BILLY
深度学习基础开发必备工具自动驾驶
export\PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH}\CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\DATA_ROOT_1=/mnt/data/…/\DATA_ROOT_2=/mnt/data/
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- mot数据集_MOT数据集转化成VOC格式脚本(mot2voc)
飞啦不休
mot数据集
使用mmdetection检测框架进行相关的训练,由于MOT的数据集标注格式和检测常用的VOC以及COCO格式有很大的差距,因此用于检测任务的时候,需要将mot格式的数据集转化成VOC格式用于检测任务的训练,评估。HUST小菜鸡:将MOT17-Det数据集转成VOC格式zhuanlan.zhihu.com之前我写过一篇将MOT17转化成VOC格式的文章,但是该方法是一个分布的步骤,而且在实际操作过
- 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置【详细、可运行】
nomoremorphine
深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
- mmdetection3d系列--(1)安装步骤(无坑版)
h i i l
mmdetection3d目标检测计算机视觉自动驾驶深度学习pytorch
最近在看一些基于点云3d目标检测的文章,需要复现甚至修改一些算法,就找到了mmlab开源的mmdetection3d目标检测框架,方便后续学习。在安装的时候遇到一点坑,比如环境问题,安装完能跑demo但是不能跑训练测试问题等。在解决问题后还是完成了安装。在这里记录一下正确的安装流程,已备再次查阅,也给大家提供一点参考。首先建环境,最好是新建一个环境condacreate-ndetpython=3.
- Ubuntu20.04LTS 安装 mmdetection 全记录
Ubuntu20.04LTS安装mmdetection全记录环境需求准备工作anaconda安装gcc/g++安装安装nvidia显卡驱动安装CUDA正式安装mmdetection创建一个conda虚拟环境安装PyTorch和Torchvision安装mmcvmmdetection安装后记环境需求Requirements:·Linux(Windowsisnotofficiallysupported
- MMDet实例分割loss_rpn_bbox为nan但其它loss正常的解决
MWHLS
pythonpythonpytorch深度学习人工智能
文章首发见博客:https://mwhls.top/4901.html。无图/格式错误/后续更新请见首发页。更多更新请到mwhls.top查看欢迎留言提问或批评建议,私信不回。昨天还以为这个月无活可整,没想到第二天就来事了,下个月还好久,留到下月发也不大好(º﹃º)。问题描述使用MMDetection训练实例分割,训练可执行,测试可执行,但loss_rpn_bbox为nan,loss_bbox却有
- 使用 MMDetection 实现 Pascal VOC 数据集的目标检测项目练习(一) 开端
深蓝海拓
PascalVOC图像集的练习项目目标检测人工智能计算机视觉pytorch深度学习
一、背景知识PascalVOCPascalVOC(PatternAnalysis,StaticalModelingandComputationalLearning和VisualObjectClasses)是一个知名的计算机视觉数据集,专注于目标检测、图像分割等任务。它包含20个不同物体类别的图像注释,如人、动物、交通工具等。PascalVOC挑战赛自2005年至2012年每年举办,其中VOC200
- error: subprocess-exited-with-error【已解决】
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疑难问题chrome前端
问题详述安装mmdetection的时候出现了如下错误:(mmdet)[root@localhostmmdetection]#Usingpip25.1.1from/root/mmdet/lib64/python3.9/site-packages/pip(python3.9)-bash:syntaxerrornearunexpectedtoken`('(mmdet)[root@localhostmm
- vscode调试常用选项
不要绝望总会慢慢变强
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在vscode调试过程中,存在一个文件来控制调试的相关选项,位置为mmdetection/.vscode/launch.json{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.//Hovertoviewdescriptionsofexistingattributes.//Formoreinformation,visit:https://go.mic
- mmdeploy 转换torch为onnx
选与握
#openmmlabmmdeploy
安装mmdeploy以前已经安装了相关的mmsegment、mmcv和mmdetection等库方式安装mmdeploy:pipinstallmmdeploy或者,也可以从源代码安装,注意分支版本:gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdeploy.gitcdmmdeploypipinstall-e.应用torch转onnx使用MMDeploy中的工具to
- 装饰器在Python中的作用及在PyTorchMMDetection中的实战应用
_Itachi__
pythonpython开发语言
装饰器在Python中的作用1.装饰器是什么?为什么它很重要?装饰器(Decorator)是Python中的一种高级语法,用于在不修改原函数代码的情况下,动态增强函数的功能。它的核心思想是**"装饰"现有函数**,类似于给手机套壳——手机本身功能不变,但多了保护或附加功能。1.1装饰器的核心作用代码复用:避免重复写相同的逻辑(如日志、计时、权限检查)非侵入式扩展:不改动原函数代码就能添加功能提高可
- 【BUG】mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate
何如千泷
BUGbugmmdetection
问题:使用mmdetection框架使用COCO格式训练自定义数据集时出现如下错误:ValueError:needatleastonearraytoconcatenate解决方法:修改mmdet/datasets/coco.py文件,将CocoDataset类中的METAINFO修改为自己数据集的类别信息,具体如下:#METAINFO={#'classes':#('person','bicycle
- MMdetection-教程5:自定义运行设置
闰土_RUNTU
目标检测MMdetectionpytorch深度学习人工智能
目录自定义优化设置自定义pytorch支持的优化器自定义自主实现的优化器1.定义一个新的优化器2.添加优化器到注册表3.在配置文件中指定优化器自定义优化器构造函数(optimizerconstructor)其他设置自定义训练策略(trainingschedules)自定义工作流(workflow)自定义钩子(hooks)定义自主实现的钩子使用MMCV实现的钩子修改默认的runtime钩子自定义优化
- MMDetection3D的安装问题,报错缺失libtorch_cuda_cu.so文件
V10LET_Yan
BEVformerpythonubuntu计算机视觉目标检测机器学习神经网络深度学习
前言这个系列是记录我个人在学习过程中,遇到的一些问题,并记录我成功的方法,真实有效MMDetecion3D本身的安装文档非常不利好于新人,所以在此记录了我遇到的坑与解决办法使用平台i7-12700k4070tiubuntu20.04conda虚拟环境中,python=3.8遇到的问题根据官方文档操作,前面全部安装成功,包括MMDetction3D也显示安装成功,但是仍然在运行他给出的demo:py
- 深度学习项目十一:mmdetection训练自己的数据集
小啊磊_Vv
深度学习和视觉项目实战目标跟踪人工智能计算机视觉python深度学习
mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一:环境搭建二:数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三:训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
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实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本,他们还在mmdetection/tools/目录下提供了许多有用的工具。本帖先为大家重点介绍其中三个简单而实用的工具:日志分析、结果分析、混淆矩阵。一、日志分析tools/analysis_tools/a
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记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
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Xian-HHappy
技术知识点kitti三维点云无人驾驶MMDetection3D人工智能计算机视觉目标检测
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- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
MickeyCV
目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
- MMDetection3D v1.4.0安装教程
Ly.Leo
激光雷达神经网络点云3d激光雷达目标检测
安装MMDetection3Dv1.4.01.系统环境2.安装2.1基本环境安装2.2调整具体版本2.3验证2.3安装MinkowskiEngine和TorchSparse3.最终环境配置5.附加库根据v1.4.0版本官方手册测试后的安装配置,亲测可行。1.系统环境项目版本日期Ubuntu18.04.06LTS-显卡RTX2070-显卡驱动525.105.17-2.安装MMDetection3D的
- MIT-BEVFusion系列五--Nuscenes数据集详细介绍,有下载好的图片
端木的AI探索屋
bevfusion自动驾驶算法python人工智能目标检测
一、数据集部分mmdetection官方对Nuscenes的中文解释地址:https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/datasets/nuscenes.htmlhttps://www.nuscenes.org/nuscenes#data-format1.1数据集概述 nuScenes数据集(pronou
- qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb“ in
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在运行mmdetection的时候发现qt5里面缺了啥qt.qpa.plugin:CouldnotloadtheQtplatformplugin“xcb”in“…”卸载了好多Qt5重新安装,都没有用尝试1:sudogedit~/.bashrc最后一行加上exportQT_DEBUG_PLUGINS=1对于我来说,没有效果尝试2:卸载qt5,重新安装,没啥用解决方案在虚拟环境中重新装opencv,对
- 【深度学习】:滴滴出行-交通场景目标检测
X.AI666
深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例5:滴滴出行-交通场景目标检测相关知识点:目标检测、开源框架的配置和使用(mmdetection,mmcv)1任务和数据简介
- 安装使用MMDeploy(Python版)
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安装使用MMDeploy(Python版)一安装MMDeploypythonmmdeploy-main/tools/deploy.pymmdeploy-main/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.pymmdetection/configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_
- mmdetection模型转onnx和tensorrt实战
dream_home8407
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一,说明1.本次实战使用的是mmdetection算法框架中的Cascase-Rcnn训练的模型;2.模型转换时,运行环境中各种工具的版本要保持一致;3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.参考链接:link二,使用Docker镜像1.0,镜像基础环境构建exportTAG=openmmlab/mmdeploy:ubuntu20.04-cuda11.8-mmdeploydockerpu
- mmdetection使用自己的voc数据集训练模型实战
dream_home8407
人工智能深度学习python
一.自己数据集整理将labelimg格式数据集进行整理1.1.更换图片后缀为jpgimportosimportshutilroot_path='/media/ai-developer/img'file=os.listdir(root_path)forimginfile:ifimg.endswith('jpeg')orimg.endswith('JPG')orimg.endswith('png'):
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MMLab实战训练营人工智能深度学习计算机视觉
AI实战训练营(Class1)OpenMMLab概述OpenMMLab概述OpenMMLab各开源算法库详细介绍明星算法库:MMDetectionMMYOLOMMOCRMMDetection3DMMRotateMMSegmentationMMpretrainMMposeMMHuman3DMMAction2MMagicMMDeployPlaygroundOpenMMLab开源生态OpenMMLab概
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
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数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1