HDU 5671 Matrix

这题直接用枚举是要TLE的,关键步骤

是要用4个数组来存下变化的行数,列数,行数增加的数与列数

增加的数,最后输出是就通过这个4个数组作导索来输出数据

还有一点就是交换行,列数 数组时要记得交换行,列增加数 数组

时间复杂度为:O(q+m*n)

代码如下:

#include <algorithm>  
#include <iostream>  
#include <cstdlib>  
#include <cstring>  
#include <string>
#include <cstdio>  
#include <climits>
#include <cmath> 
using namespace std;
int data[1005][1005];
int exha[1005],exli[1005];
int hajia[1005],lijia[1005];
int main(){
#ifdef DID
    freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
#endif
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        memset(data,0,sizeof(data));
		memset(exha,0,sizeof(exha));
		memset(exli,0,sizeof(exli));
		memset(hajia,0,sizeof(hajia));
		memset(lijia,0,sizeof(lijia));
        int n,m,q,num,x,y;
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&q);
        for(int i=0;i<n;i++){
			exha[i]=i;
            for(int j=0;j<m;j++)
                scanf("%d",&data[i][j]);
		}
		 for(int j=0;j<m;j++)
			 exli[j]=j;
        for(int i=0;i<q;i++){
            scanf("%d%d%d",&num,&x,&y);
            if(num==1){                              
                    swap(exha[x-1],exha[y-1]);         //记录交换的行数
					swap(hajia[x-1],hajia[y-1]);       //交换行增加数的数组
			}
            else if(num==2){
                    swap(exli[x-1],exli[y-1]);         //与上同理
					swap(lijia[x-1],lijia[y-1]);
			}
            else if(num==3)
                hajia[x-1]+=y;
            else
                lijia[x-1]+=y;
        }
        for(int i=0;i<n;i++)
            for(int j=0;j<m;j++){
               int x1=exha[i],y1=exli[j];            //x1为对应原数组的行,y1对应原数组的列
			   int addha=hajia[i],addli=lijia[j];    //对应行,列增加数
			   int num=data[x1][y1]+addha+addli;     //输出数据
			   if(j!=m-1)
			       printf("%d ",num);
			   else
				   printf("%d\n",num);
            }
    }
  return 0;
}




### RK3588平台NPU调用方法 #### 创建和初始化NPU环境 为了在RK3588平台上成功调用NPU进行神经网络推理或加速,首先需要确保设备已正确配置并加载了相应的驱动程序。Rockchip的官方固件通常已经预装了RKNPU驱动[^3]。 一旦确认硬件准备就绪,可以通过以下方式创建和初始化NPU环境: ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化模型路径和其他参数 const char* model_path = "./model.rknn"; int ret; rknn_context ctx; ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize rknn context\n"); } ``` 这段代码展示了如何使用`rknn_api.h`库来初始化一个RKNN上下文对象,这一步骤对于后续的操作至关重要[^2]。 #### 加载和编译模型 接下来,在实际运行之前还需要加载预先训练好的神经网络模型文件(通常是`.rknn`格式)。此过程涉及读取模型二进制数据,并将其传递给RKNN API以便内部处理和优化。 ```cpp // 假设模型已经被转换成 .rknn 文件格式 char *model_data; // 模型的数据指针 size_t model_size; // 模型大小 FILE *fp = fopen(model_path, "rb+"); fseek(fp, 0L, SEEK_END); model_size = ftell(fp); rewind(fp); model_data = (char *)malloc(sizeof(char)*model_size); fread(model_data, sizeof(unsigned char), model_size, fp); fclose(fp); // 将模型数据传入RKNN API ret = rknn_load_rknn(ctx, &model_data, &model_size); free(model_data); if(ret != 0){ printf("Load Model Failed!\n"); } else{ printf("Model Loaded Successfully.\n"); } ``` 这里说明了从磁盘读取模型文件的具体操作流程,并通过API函数将这些信息提交给了底层框架去解析和设置好用于推断所需的资源[^1]。 #### 执行前向传播计算 当一切准备工作完成后就可以开始真正的预测工作——即让NPU执行一次完整的前向传播运算。这个阶段主要是构建输入张量、启动异步任务以及收集输出结果。 ```cpp float input_tensor[INPUT_SIZE]; // 输入特征图数组 float output_tensors[MAX_OUTPUTS][OUTPUT_SIZE]; // 输出特征图数组 struct rknn_input inputs[] = {{input_tensor}}; struct rknn_output outputs[MAX_OUTPUTS]; for(int i=0;i<NUM_ITERATIONS;++i){ memset(inputs, 0 ,sizeof(struct rknn_input)); memcpy(input_tensor, inputData[i], INPUT_SIZE*sizeof(float)); // 启动推理任务 ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret!=0){ printf("Inference failed at iteration %d", i); break; } // 获取输出结果 for(size_t j=0;j<num_outputs;++j){ struct rknn_output& out = outputs[j]; size_t bufSize = OUTPUT_SIZE * sizeof(float); void* buffer = malloc(bufSize); ret = rknn_get_output(ctx, j, &out.datatype, &buffer, &bufSize, false); if(!ret && buffer){ memcpy(output_tensors[j], buffer, bufSize); free(buffer); } } } printf("All iterations completed successfully."); ``` 上述片段体现了典型的基于RKNN SDK的应用场景:先准备好待测样本作为输入;接着触发内核中的计算逻辑;最后获取到经过变换后的响应值供下一步分析所用[^4]。
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