PAT 1070. Mooncake

解决月饼价格与数量优化问题
本文探讨如何通过算法优化月饼价格与数量的关系,实现成本效益最大化。文章详细介绍了求解过程,包括输入数据处理、排序算法应用以及最终计算最优购买方案的方法。

题目:http://pat.zju.edu.cn/contests/pat-a-practise/1070

题解:

代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<string>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct moonCake
{
    double n;
    double price;
}cake[2005];
bool cmp(const struct moonCake &a,const struct moonCake &b)
{
    return a.price>b.price;
}
int main()
{
    int n;
    double summ,getx=0;
    scanf("%d%lf",&n,&summ);
    for(int i=0;i<n;++i)
        scanf("%lf",&cake[i].n);
    for(int i=0;i<n;++i)
    {
        scanf("%lf",&cake[i].price);
        if(cake[i].n>0)
        {
            cake[i].price=cake[i].price/cake[i].n;
        }
        else
            cake[i].price=0;
    }
    sort(cake,cake+n,cmp);
    for(int i=0;i<n&&summ>0;++i)
    {
        if(summ>=cake[i].n)
        {
            getx+=(cake[i].price*cake[i].n);
            summ-=cake[i].n;
        }
        else
        {
            getx+=(summ*cake[i].price);
            summ=0;
        }
    }
    printf("%.2f\n",getx);
    return 0;
}

来源: http://blog.youkuaiyun.com/acm_ted/article/details/20147861

### Mooncake简介 Mooncake 是由月之暗面 Kimi 联合清华大学等机构共同开发的一种以 KVCache 为核心的分布式推理架构[^2]。该架构旨在提升大规模语言模型的推理性能,特别是在长上下文场景下的表现尤为突出。 #### 架构特点 Mooncake 的核心设计理念围绕着键值缓存(KVCache),通过分布式的存储和计算分离策略来优化资源利用效率[^4]。这种设计使得 Mooncake 在处理复杂任务时能够实现高吞吐量以及低延迟的表现。具体来说: - **高效资源管理**:通过对内存和网络带宽的有效分配,减少冗余操作并提高整体系统的运行效率。 - **支持多样化应用需求**:无论是自然语言理解还是个性化推荐系统等领域都能受益于 Mooncake 提供的强大技术支持能力。 #### 配置说明 为了部署 Mooncake ,需要准备好相应的配置文件 `mooncake.json` 。此文件包含了预填充 URL、解码 URL 及元数据服务器地址等重要参数设置信息[^3]。下面是一个典型的 JSON 格式示例: ```json { "prefill_url": "192.168.0.137:13003", "decode_url": "192.168.0.139:13003", "metadata_server": "192.168.0.139:2379", "protocol": "rdma", "device_name": "erdma_0" } ``` 其中 `"protocol"` 字段可以选择 `"rdma"` 或者 `"tcp"` 来指定通信协议类型;而当选用 TCP 协议时,则需将 `"device_name"` 设置为空字符串[](^3])。 #### 性能优势对比分析 基于模拟数据显示,在面对含有大量长序列输入的数据集时,相比其他同类解决方案如 vLLM , Mooncake 展现出更加优越的技术特性——即使是在严格遵循特定时间约束条件下仍可达到更高水平的服务质量(QoS)。以下是两者主要差异点总结表: | 特性 | Mooncake | vLLM | |--------------------|-----------------------------|-------------------------------| | 请求处理方式 | 批量 | 单独 | | 对SLO影响程度 | 较小 | 显著增加 | | 吞吐量增幅范围(%) | 50%-525% | — | 由此可见,得益于独特的两阶段分解设计方案,Mooncake 成功规避了传统方法可能带来的负面效应,并实现了显著优于竞争对手的整体效能指标改进效果。
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