690 - Pipeline Scheduling (DFS + 状态压缩 + 剪枝)

UVA 631 题解
本文介绍了一道UVA在线评测系统中的题目631的解题思路和实现过程。该题涉及5个工作单元和10个相同程序的调度问题,目的是找出完成所有程序所需的最短时间。通过状态压缩、位运算等技术优化,并采用IDA*算法进行剪枝处理,最终实现了高效的求解。

题目链接


https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=631

题目大意


有 5 个不同的工作单元,10 个相同的程序,每个程序需要运行 n 个时间段,每个时间段需要一个工作单元工作。现在问至少需要多少时间,才可以执行完全部的程序。

解题过程


大体思路就是暴力模拟,显然可以状态压缩用位运算,然后就是剪枝的问题了。

最开始想的是最暴力的模拟,从移一位开始试,如果可以移动了就 break 掉,这样找的每一步都是最短的,但总体上不是最优的。

然后就去删掉了 break ,循环到移动 n 位。

最后还是超时,又加了如果当前长度加上后面的最少长度大于答案就剪掉,还是超时,不过这里到是用的 IDA* 换了直接 DFS 还是超时。

于是去找了博客……

题目分析


以后做题的时候要考虑下,暴力 dfs 时候,每一个状态到下一个状态的路径个数,可不可以优化,感觉这题的思想类似 KMP 先预处理可以走的步长,避免以后很多次的判断。
  • 有两次剪枝
    • 一是开始就初始化一下,仅有两个任务的情况每次可以移动的步长。这样比直接暴力移动省了不少时间。
    • 二是如果当前还需要运行的程序个数乘最短步长后,如果大于当前的结果,那么剪掉。
  • 每次的状态用一个一位数组储存,每个工作单元用状态压缩一个整数表示。
  • 每次检测好移动用位运算。

AC代码


#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int MAX = 30;

char rawData[6][MAX];
int data[MAX], n, ans, jump[MAX], cnt;

bool judge(int A[], int k) {
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        if ((A[i]>>k)&data[i])
            return false;
    }
    return true;
}

void codingData(int n) {
    ans = n*10, cnt = 0;
    memset(data, 0, sizeof(data));
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        scanf("%s", rawData[i]);
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (rawData[i][j] == 'X') {
                data[i] |= (1<<j);
            }
        }
    }
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        if (judge(data, i))
            jump[cnt++] = i;
    }
}

void attempt(int dep, int A[], int pos) {
    if (pos + (10 - dep) * jump[0] > ans)
        return;
    if (dep == 10) {
        ans = min(pos, ans);
        return;
    }
    for (int i = 0; i < cnt; i++) {
        if (judge(A, jump[i])) {
            int B[MAX] = {};
            for (int j = 0; j < 5; j++) {
                B[j] = (A[j]>>jump[i]) | data[j];
            }
            attempt(dep+1, B, pos + jump[i]);
        }
    }
}

int main() {
    while (~scanf("%d", &n) && n) {
        codingData(n);
        attempt(1, data, n);
        printf("%d\n", ans);
    }
}
### 提升PySpark RandomForestClassifier准确率至0.9以上的方法 为了将PySpark中的`RandomForestClassifier`模型的准确率从0.87提升到0.9以上,可以从以下几个方面入手:优化超参数、改进特征工程以及调整数据预处理策略。 --- #### 1. 超参数调优 随机森林模型的性能很大程度上依赖于其超参数的选择。以下是关键超参数及其优化方法: - **numTrees**: 决定森林中树的数量。增加树的数量可以提高模型的稳定性,但也会增加计算成本[^4]。 - **maxDepth**: 控制每棵树的最大深度。较深的树可能过拟合,而较浅的树可能导致欠拟合[^4]。 - **minInstancesPerNode**: 设置每个节点所需的最小样本数。该参数可以帮助防止过拟合[^4]。 - **featureSubsetStrategy**: 指定每棵树在分裂时考虑的特征子集比例。例如,`sqrt`表示选择平方根数量的特征,而`log2`表示选择对数数量的特征[^4]。 使用`CrossValidator`或`TrainValidationSplit`进行网格搜索以找到最佳超参数组合。以下是一个示例代码: ```python from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator # 定义参数网格 paramGrid = ParamGridBuilder() \ .addGrid(rf.numTrees, [50, 100, 150]) \ .addGrid(rf.maxDepth, [5, 10, 15]) \ .addGrid(rf.minInstancesPerNode, [1, 5, 10]) \ .addGrid(rf.featureSubsetStrategy, ['sqrt', 'log2']) \ .build() # 创建评估器 evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="y", metricName="areaUnderROC") # 使用交叉验证进行超参数调优 crossval = CrossValidator(estimator=pipeline, estimatorParamMaps=paramGrid, evaluator=evaluator, numFolds=5) # 训练模型 cvModel = crossval.fit(train_data) ``` --- #### 2. 改进特征工程 特征工程是提升模型性能的关键步骤之一。以下是一些改进方法: - **特征选择**: 使用`ChiSqSelector`或`VectorSlicer`选择与目标变量相关性较高的特征[^3]。 - **特征缩放**: 对数值型特征进行标准化或归一化处理,确保不同特征具有相似的尺度[^3]。 - **交互特征**: 创建新的特征,例如两个现有特征的乘积或比值[^3]。 - **降维**: 使用主成分分析(PCA)减少特征维度,同时保留重要信息[^3]。 示例代码如下: ```python from pyspark.ml.feature import ChiSqSelector # 特征选择 selector = ChiSqSelector(featuresCol="features", outputCol="selectedFeatures", labelCol="y", fpr=0.05) # 更新流水线 pipeline = Pipeline(stages=indexers + encoders + [assembler, selector, rf]) ``` --- #### 3. 数据预处理优化 数据质量直接影响模型性能。以下是一些优化建议: - **处理缺失值**: 使用更复杂的插补方法替代简单填充。例如,基于K近邻算法(KNN)或回归模型预测缺失值[^2]。 - **类别不平衡**: 如果数据集中存在类别不平衡问题,可以使用过采样(如SMOTE)或欠采样技术平衡正负样本。 - **异常值检测**: 识别并处理异常值,避免它们对模型训练产生负面影响。 示例代码如下: ```python from pyspark.ml.feature import Imputer # 处理缺失值 imputer = Imputer(inputCols=numerical_features, outputCols=numerical_features) # 更新流水线 pipeline = Pipeline(stages=[imputer] + indexers + encoders + [assembler, rf]) ``` --- #### 4. 并行计算与加速 对于大规模数据集,可以通过以下方式加速模型训练过程: - **增加分区数**: 将数据划分为更多分区以充分利用集群资源[^5]。 - **启用广播变量**: 对于小规模数据集,使用广播变量减少网络传输开销[^5]。 - **调整Spark配置**: 增加executor内存和core数量,优化shuffle操作的性能[^5]。 示例代码如下: ```python # 调整Spark配置 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "500") # 增加分区数 spark.conf.set("spark.executor.memory", "8g") # 增加executor内存 spark.conf.set("spark.executor.cores", "4") # 增加executor核心数 ``` --- ###
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