こちらも計算量と空間計算量ともにO(N*M)で二次元配列の長さに依存する。 Swiftで実装 上記と同様の内容をSwiftで書き直してみる。 class Solution { func numIslands(_ grid: [[Character]]) -> Int { var grid = grid func dfs(row:Int,col:Int){ if 0 <= row && row < rows && 0 <= ...
のように0～9に対する確率10個セットがバッチサイズ個ある二次元配列になっているので(出力.size()をすると、(バッチサイズ, 10) と出てくるはずである)、引数でdim = 1と指定することで、バッチサイズ個ある確率10個セットそれぞれの中だけでソフトマックスを行います。こ...
y = y * np.ones_like(cond)# Avoid subtraction with infinite/nan values...cond[finite] = within_tol(x[finite], y[finite], atol, rtol)# Check for equality of infinite values...cond[~finite] = (x[~finite] == y[~finite])ifequal_nan:# Make NaN == NaNcond[np.isnan(x) & np...