「Algospot」QUANTIZE
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了「Algospot」QUANTIZE相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
第一道不难的DP例题,主要是为了总结这类题的思路;同时还学到了一个新操作
传送门:$>here<$
题意
给出一个长度为$N$的序列,要求最多使用s个数字进行量化(有损压缩),即代替原数字:使得量化后各个被代替的数与代替的数的差的平方之和最小。
数据范围:$n leq 100, s leq 10$
Solution
动态规划的常规思路
容易发现肯定选择数值相近的一些数字用一个数字取替代,所以肯定先排序。
排序完后就是一个简单的dp题了。$dp[i][j]$表示前$i$个数字,使用$j$个数字量化的最小误差。当前决策一定关于第$i$个数字有关,问题在于究竟这一段要多长。在枚举一个k,转移就很明显了:
$dp[i][j]=Min{dp[k][j-1]+quantize(k+1,i)}$
其实对于这类dp问题,可以直接看做是递归问题。dp的本质是记忆化搜索,只不过可以利用递推来实现。当我搜到这一步时需要枚举来决策当前需要多长的一段来量化,而剩余的则不需要递归,而是直接利用之前做好的最优子结构。这就是dp为什么比dfs快了。其实dp就是暴力,它终究需要考虑所有需要且可能的情况。
究竟用什么来做量化的值
问题转化为了如何求$quantize$函数。就这道题的范围来看,从最小到最大枚举也是没有问题的。但实际上有$O(1)$方法。
设我们选择$m$来量化,也就是说函数$y=sumlimits_{i=l}^{r}(m-a[i])^2$最小。问题转化为求此函数的最小值。
这是个二次函数,所以展开后直接求导(或直接使用顶点公式),找到顶点的$x$坐标即可。
$y=sumlimits_{i=l}^{r}(m-a[i])^2=(r-l+1)m^2-2msumlimits_{i=l}^{r}a[i]+sumlimits_{i=l}^{r}a[i]^2$
当$y‘=2(r-l+1)m-2sumlimits_{i=l}^{r}a[i]=0$时
$m=frac{sumlimits_{i=l}^{r}a[i]}{r-l+1}$
这就是平均值!由此我们得到结论:当利用平均值来当量化值时,差的平方之和最小。
my code
具体在实现的时候通过统计前缀和以及平方的前缀和来$O(1)$完成求解。注意把$m$代入求误差时也要利用前缀和。
注意平均值应该四舍五入。
/*By DennyQi 2018*/ #include <cstdio> #include <queue> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const int MAXN = 110; const int MAXM = 20010; const int INF = 0x3f3f3f3f; inline int Max(const int a, const int b){ return (a > b) ? a : b; } inline int Min(const int a, const int b){ return (a < b) ? a : b; } inline int read(){ int x = 0; int w = 1; register char c = getchar(); for(; c ^ ‘-‘ && (c < ‘0‘ || c > ‘9‘); c = getchar()); if(c == ‘-‘) w = -1, c = getchar(); for(; c >= ‘0‘ && c <= ‘9‘; c = getchar()) x = (x<<3) + (x<<1) + c - ‘0‘; return x * w; } int T,N,s; int a[MAXN],dp[MAXN][12],sum[MAXN],ssqr[MAXN]; inline int calc(int l, int r, int m){ int res = 0; res += m*m * (r-l+1); res += ssqr[r] - ssqr[l-1]; res -= 2*m*(sum[r]-sum[l-1]); return res; } inline int quantize(int l, int r){ int m = (sum[r]-sum[l-1]) / (r-l+1); return Min(calc(l,r,m), calc(l,r,m+1)); } inline int Solve(){ sort(a+1,a+N+1); sum[0] = ssqr[0] = 0; for(int i = 1; i <= N; ++i){ sum[i] = sum[i-1] + a[i]; ssqr[i] = ssqr[i-1] + a[i] * a[i]; } memset(dp,INF,sizeof(dp)); for(int i = 0; i <= s; ++i) dp[0][i] = 0; for(int i = 1; i <= N; ++i){ for(int j = 1; j <= s; ++j){ for(int k = 0; k < i; ++k){ dp[i][j] = Min(dp[i][j], dp[k][j-1] + quantize(k+1,i)); } } } return dp[N][s]; } int main(){ // freopen(".in","r",stdin); T = read(); while(T--){ N = read(), s = read(); for(int i = 1; i <= N; ++i){ a[i] = read(); } printf("%d ", Solve()); } return 0; }
以上是关于「Algospot」QUANTIZE的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
TensorFlow fake-quantize 层也是从 TF-Lite 调用的
python https://www.algospot.com/judge/problem/read/DECUAL
python https://www.algospot.com/judge/problem/read/SFW