hdu2594Simpsons’ Hidden Talents

Verilog实战:手把手教你实现IEEE 754单精度浮点乘法器(附完整代码) 本文详细介绍了如何使用Verilog实现IEEE 754单精度浮点乘法器,包括标准解析、架构设计、Verilog代码实现及优化技巧。通过两级流水线设计,平衡性能与面积,适用于数字信号处理、AI加速器等高性能计算场景。 阅读详情

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2594
给你两个串s1和s2,问你s2的后缀和s1的前缀相等的最长长度
把s2接在s1后面,求出nxt[]数组以后就结束了。。。
注意长度不要超

#include <stdio.h>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
char a[100020];
char b[100020];
int la,lb;
int nxt[100020];
void gnx(){
    int i=0,j=-1;
    nxt[0]=-1;
    while(i<lb){
        if(j==-1||b[i]==b[j])nxt[++i]=++j;
        else j=nxt[j];
    }
}
int main(void)
{
    while(scanf("%s",b)!=EOF){
        scanf("%s",a);
        int la=strlen(b);
        strcat(b,a);
        lb=strlen(b);
        gnx();
        int ans=nxt[lb];
        while(ans>la||ans>lb-la)ans=nxt[ans];
        for(int i=0;i<ans;i++){
            printf("%c",b[i]);
        }if(ans>0)printf(" ");
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
【存算一体架构实战】四、突破编译壁垒:手把手实现AI模型到存算硬件的自动映射 摘要:存算一体硬件的性能优势难以充分释放,核心瓶颈在于传统编译器无法高效适配"计算-存储融合"的新型架构。本文系统剖析传统编译流程在存算硬件上的三大痛点:数据布局不匹配导致90%带宽浪费、算子映射效率低使硬件利用率不足30%、缺乏专用优化_pass导致延迟居高不下。通过构建MLIR-PIM编译框架,实现从AI模型到存算硬件的全自动化映射,核心流程包括:TensorFlow模型→MLIR Dialect转换→存算优化_pass→硬件指令生成。 阅读详情

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