因为一组\(x\)可能对应多组\(p\)，考虑怎么让决策唯一化。我们从大到小依次钦定每个值的位置，即倒着遍历\(i=n,n-1,\cdots,1\)，找到最左端的位置\(v\)满足，对于现在还活着的所有区间\(j\)满足\(l_j\lev\ler_j\)，都有\(x_j=v\)，令\(p_j=i\)，然后删去所有包含\(i\)的区间。

argmax函数参数dim=0表示从列获取最大值索引，dim=1从行获取最大值索引，dim=-1从最后一个维度获取最大值索引[1]。举例importtorchd=torch.tensor([[9,7,6], [4,8,2],[5,10,0]])print(torch.argmax(d,dim=0))#结果应为9，10，6的所在列的索引==》0，2，0prin

从张量的特定维度上取出最大的元素值所对应的索引

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