UVA12105 Bigger is Better

本文通过动态规划(DP)解决使用特定数量的火柴摆出满足模运算条件的最大数字问题,详细解释了状态转移方程和优化过程。

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链接

https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=3257

题解

水平低啊
先无脑设计一个 DP D P
显然位数越多的越大,
肯定有人问:那前导 0 0 要不要考虑?
不用考虑,因为你把签到0都放到后面去也可以构造一个答案,比如 0123 0123 如果可行,那么 1230 1230 肯定也可行
所以我就是先保证位数最多,然后考虑怎样填满这些位使得数字尽量大
先无脑搞一个状态
f[i][j][k] f [ i ] [ j ] [ k ] 表示用恰好 i i 根火柴摆成modM=j k k 位数字的方案存不存在
那么无脑转移就行了,时间复杂度太大,考虑优化
显然我的状态的值是一个布尔值,表示的是方案存不存在,这样就很浪费,我们把一维拿到右边去,f[j][k]表示 modM=j mod M = j k k 位数摆出来最少用多少火柴
然后转移:f[j][k]f[(j+c[x])modM][k+1],其中 x x 是我枚举的0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,瞎 dp d p 一下就求出来了
到这里都很好想,我现在已经知道了这个数字有多少位,我要构造一个字典序最大的,咋整?
其实想到了也不难,反正我要让字典序最大嘛,就直接从贪心地角度从高位到地位一位一位地填,从 x=9 x = 9 枚举到 x=0 x = 0 ,然后看下 s+c[x]+f[(S+j)modM][k1] s + c [ x ] + f [ ( S + j ) mod M ] [ k − 1 ] 是不是不大于 N N ,如果不大于N,就在这里填 x x s是我已经填的数字消耗的火柴总和, S S 是实际组成的数字对M取模的值

代码

//DP
#include <bits/stdc++.h>
#define maxm 3010
#define maxk 60
#define inf 0x3f3f3f3f
#define mod(x) ( ( (x)%M+M )%M )
using namespace std;
int f[maxm][maxk], d[maxm][maxk], N, M, K, c[15]={6,2,5,5,4,5,6,3,7,6}, mi[100], cnt, len;
void init()
{
    int i, j, k;
    memset(f,inf,sizeof(f));
    memset(d,0,sizeof(d));
    mi[1]=1;
    for(i=2;i<=50;i++)mi[i]=mi[i-1]*10%M;
}
void dp()
{
    int i, j, x, t;
    f[0][0]=0;
    for(j=0;j<=50;j++)for(i=0;i<M;i++)
    {
        for(x=0;x<=9;x++)
            if(f[i][j]+c[x]<=N)
            {
                t=(i+x*mi[j+1])%M;
                if(f[t][j+1]==f[i][j]+c[x])d[t][j+1]=max(d[t][j+1],x);
                else if(f[t][j+1]>f[i][j]+c[x])f[t][j+1]=f[i][j]+c[x], d[t][j+1]=x;
            }
    }
    for(len=50;len and f[0][len]==inf;len--);
}
void show()
{
    if(len==0)
    {
        printf("-1\n");
        return;
    }
    int i, j, s=0, m=0, to;
    for(i=len;i;i--)
    {
        for(j=9;j>=0;j--)
        {
            to=mod(m-j*mi[i]);
            if(s+c[j]+f[to][i-1]<=N)
            {
                putchar(j+48);
                m=to;
                s+=c[j];
                break;
            }
        }
    }
    putchar('\n');
}
int main()
{
    int i, j, k, x, kase=0, t, a;
    string ans, s;
    while(scanf("%d",&N),N)
    {
        printf("Case %d: ",++kase);
        scanf("%d",&M);
        init();
        dp();
        show();
    }
    return 0;
}
<think>嗯,用户遇到了一个RuntimeError: setting cpu is bigger than cpu of server的错误。这个错误看起来和系统资源分配有关,用户想知道原因和解决方法。 让我先分析一下这个错误信息。从字面意思看,是程序设置的CPU数量超过了服务器实际可用的CPU数量。这通常发生在用户或程序试图分配超过物理限制的计算资源时。比如在虚拟机配置、容器资源限制或并行计算任务中容易出现这种情况。 用户可能是在运行某种计算密集型任务,比如机器学习训练、科学计算或者大数据处理。也可能是配置了虚拟环境或容器。用户没有提供具体环境,所以需要给出通用性解决方案。 参考之前提供的引用内容,虽然引用[3]提到过虚拟机CPU分配问题,但其他引用主要涉及PyTorch相关的CUDA错误,和当前问题关联不大。不过资源分配的基本原则是相通的:请求的资源不能超过物理可用资源。 这个问题可以从几个层面解决: 首先是诊断层面,需要先确认服务器的实际CPU核心数。Linux系统可以用nproc或lscpu命令,Windows可以用任务管理器查看。用户可能不清楚如何查看,所以需要给出具体命令。 然后是配置调整层面。如果用户使用的是虚拟机或容器,需要检查配置参数是否合理。比如Docker的--cpus参数,KVM虚拟机的CPU核心数设置等。对于并行计算框架如PyTorch的DataLoader,要注意workers数量设置。 最后是程序优化层面。有些程序会自动检测可用CPU核心数,但有时会误判。可能需要显式指定资源使用量,比如在Python中用os.cpu_count()获取实际核心数后再设置线程池大小。 用户可能遇到的典型场景包括: 1. 在Docker中运行程序时设置了--cpus参数大于主机CPU数 2. 在PyTorch DataLoader中设置了num_workers过大 3. 手动配置了线程池大小超过实际核心数 4. 虚拟机分配的核心数超过宿主机实际核心数 解决方案需要分步骤: 第一步总是先确认实际可用CPU资源 第二步检查程序或环境的资源配置参数 第三步调整参数到合理范围,通常建议保留1-2个核心给系统进程 还要提醒用户注意逻辑核心和物理核心的区别,超线程技术会让系统显示的核心数翻倍,但实际计算性能可能达不到真正的物理核心数量。所以在分配资源时要保守一些。 相关的问题可以拓展到内存分配错误、GPU资源超限等情况,因为资源分配原则是类似的。用户可能后续会遇到类似问题,所以提前准备一些相关问题会很有帮助。</think>根据错误信息 `RuntimeError: setting cpu is bigger than cpu of server`,这是程序请求的CPU资源超过服务器物理限制导致的常见问题。以下是详细分析和解决方案: --- ### **问题原因** 1. **资源超配** 程序或配置文件中显式指定的CPU核心数(如 `num_workers=8`)超过了服务器实际可用的物理/逻辑核心数。 *示例*:服务器仅4核,但代码中设置了 `num_workers=6`。 2. **虚拟化环境配置错误** 在虚拟机(VM)或容器(如Docker)中,为实例分配的虚拟CPU(vCPU)数量超过了宿主机的物理CPU资源上限。 3. **并行计算框架的误用** 使用 PyTorch 的 `DataLoader`、TensorFlow 的 `tf.data` 或多进程库(如 Python `multiprocessing`)时,`num_workers` 或进程数设置过高。 4. **自动化工具的错误检测** 某些库(如 `torch`)可能因系统兼容性问题错误检测了可用CPU数量,但此情况较少见。 --- ### **解决方案** #### ✅ 步骤1:确认服务器实际CPU资源 - **Linux/macOS 终端命令**: ```bash nproc # 显示可用逻辑核心数 lscpu | grep "CPU(s)" # 查看详细CPU信息(物理核、逻辑核) ``` - **Windows**: 任务管理器 → “性能”选项卡 → “CPU” 部分查看核心数。 #### ✅ 步骤2:调整程序配置 - **降低并行工作进程数**: 在代码中显式降低 `num_workers` 或线程数,**保留至少1个核心给系统进程**。 ```python # PyTorch DataLoader 示例 import os max_workers = max(1, os.cpu_count() - 1) # 推荐:总核心数-1 dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=max_workers) ``` - **移除硬编码的CPU设置**: 检查代码中是否包含类似 `torch.set_num_threads(12)` 的语句,改为动态获取: ```python import torch torch.set_num_threads(min(4, os.cpu_count())) # 限制最大4线程 ``` #### ✅ 步骤3:检查虚拟化环境配置 - **Docker**: 启动容器时通过 `--cpus` 限制CPU用量: ```bash docker run --cpus=2.0 your_image # 限制容器最多使用2核 ``` - **虚拟机(如VMware/KVM)**: 在管理界面降低分配给虚拟机的CPU核心数,确保不超过宿主机资源。 #### ✅ 步骤4:验证系统资源监控 - 运行程序时实时监控CPU使用率: ```bash htop # Linux/macOS(需安装) top # 所有Unix系统 ``` 若发现所有核心满载,需进一步降低并发度。 #### ✅ 步骤5:处理特殊框架的兼容性问题 - **PyTorch 特定情况**: 若错误由 `torch` 自动检测引发,尝试强制指定线程数: ```python import torch torch.set_num_interop_threads(1) # 限制线程间操作 torch.set_num_threads(2) # 限制并行计算线程 ``` --- ### **预防措施** 1. **动态获取资源上限**: 代码中始终通过 `os.cpu_count()` 动态获取核心数,避免硬编码。 2. **资源预留机制**: 为系统进程保留1-2个核心,例如:`num_workers = max(1, os.cpu_count() - 2)`。 3. **容器化部署规范**: 在 Dockerfile 或 K8s 配置中明确设置资源请求(requests)和限制(limits)。 --- ### 相关问题 1. **如何诊断 PyTorch 的 `DataLoader` 因 `num_workers` 过高导致的内存溢出?** 2. **在 Docker 中如何正确限制容器的 CPU 和内存使用量?** 3. **多进程编程中,如何避免子进程数量超过系统负载?** 4. **服务器物理 CPU 核心与逻辑核心的区别是什么?如何影响程序性能?** > 引用[3]提到虚拟机编译时需合理分配CPU资源,否则会引发性能问题或失败[^3]。本文解决方案也适用于类似资源超配场景。 [^3]: 对于opencv编译要花很久,所以在之前我就建议全部分配CPU给虚拟机... 原文:https://blog.youkuaiyun.com/jindunwan7388/article/details/80397700
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