Uvalive 6832 Bit String Reordering

本文探讨了在特定条件下优化算法的方法,通过调整输入参数、使用动态编程等策略,实现算法效率的最大化。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

int N,M,ans,n1,n2,m1,m2,fi,minn;
//n1 stand for the number of zero
//n2 stand for the number of one
int a[20],b[20],c[20],d[20];
bool vis[20];

void fun(){
	ans=0;
	memset(vis,false,sizeof(vis));
	for(int i=0;i<N;i++)
		d[i]=a[i];
	for(int i=0;i<N;i++){
		if(d[i]==c[i])
			continue;
		for(int j=i+1;j<N;j++){
			if(c[j]!=c[i]&&c[j]!=d[j]&&!vis[j]){
				d[i]=c[i];
				d[j]=c[j];
				ans+=(j-i);
				vis[i]=true;
				vis[j]=true;
				//test
				/*
				for(int k=0;k<N;k++)
					printf("%d ",d[k]);
				printf("\n");
				*/
				break;
			}
		}
	}
}

int main(){
	while(scanf("%d%d",&N,&M)!=EOF){
		minn=9999999;
		n1=n2=m1=m2=0;
		for(int i=0;i<N;i++){
			scanf("%d",&a[i]);
			if(a[i]==0)
				n1++;
			else
				n2++;
		}
		for(int i=0;i<M;i++){
			scanf("%d",&b[i]);
			if(i%2)
				m2+=b[i];
			else
				m1+=b[i];
		}
		//printf("%d %d %d %d\n",n1,n2,m1,m2);
		if(n1>n2){
			if(m1>m2)
				fi=0;
			else
				fi=1;
		}
		else if(n1<n2){
			if(m1<m2)
				fi=0;
			else
				fi=1;
		}
		if(n1!=n2){
			//printf("fi=%d\n",fi);
			for(int i=0,j=0;j<M;j++){
				for(int k=0;k<b[j];k++){
					c[i+k]=fi;
				}
				fi=(fi+1)%2;
				i+=b[j];
			}

			//test
			/*
			for(int i=0;i<N;i++){
				printf("%d ",c[i]);
			}	
			printf("\n");
			*/
			fun();
			minn=min(ans,minn);
		}
		else{
			fi=0;
			for(int i=0,j=0;j<M;j++){
				for(int k=0;k<b[j];k++){
					c[i+k]=fi;
				}
				fi=(fi+1)%2;
				i+=b[j];
			}
			fun();
			minn=min(ans,minn);
			fi=1;
			for(int i=0,j=0;j<M;j++){
				for(int k=0;k<b[j];k++){
					c[i+k]=fi;
				}
				fi=(fi+1)%2;
				i+=b[j];
			}
			fun();
			minn=min(ans,minn);
		}
		printf("%d\n",minn);
	}
}

### AXI 总线重排序算法解释 #### 一、基本概念 AXI (Advanced eXtensible Interface) 是一种高性能、高带宽和低延迟的互连架构,广泛应用于片上系统(SoC)设计中。该协议支持乱序完成(Out-of-order Completion),这使得多个读写操作可以并行执行而不必严格遵循发起顺序[^1]。 #### 二、事务ID标签机制 为了实现有效的乱序处理,AXI利用了事务ID(AWID, ARID)作为唯一的标识符来跟踪每一个独立的数据传输请求。当响应到来时,通过匹配这些ID确保即使响应不是按初始发出命令的次序到达目标端口,也能够正确关联到对应的原始请求[^2]。 #### 三、重排序原理 在实际应用中,由于不同存储器访问路径可能存在差异以及硬件资源的竞争情况各异,导致各个内存请求的实际服务时间可能不一致。因此,允许一定范围内打乱指令提交的时间序列有助于提高整体吞吐量与效率。具体来说: - **优先级调度**:某些情况下可以根据预先定义好的规则给特定类型的交易赋予更高的权重或紧急程度; - **缓冲区管理**:内部设有专门用于暂存待决项及其对应结果的信息队列; - **冲突解决策略**:对于同一时刻存在竞争关系的操作,则需依据既定方针决定谁先获得使用权[^3]。 #### 四、实例分析 例如在一个具有四个主设备(master)共享单一从属单元(slave)场景下,假设master A发起了针对地址空间内某位置的一系列连续写入动作,并指定了不同的事务编号(ID=7, ID=6...)。如果此时其他masters也有各自的IO需求加入进来形成并发状态,那么slave端可能会基于当前可用性和性能考量调整最终确认反馈回去的消息排列方式——即可能是按照7->6->1而非严格的先后次序返回给相应的发起者[^4]。 ```python def reorder_transactions(transactions): """ 模拟简单的AXI总线重排序过程 参数: transactions -- 列表形式表示的一组未排序前的事务对象列表, 每个元素应至少包含'id'键代表唯一识别码。 返回值: 排好序后的相同结构的新列表。 """ # 假设这里实现了某种复杂的决策逻辑... reordered = sorted(transactions, key=lambda t: (-int(t['priority']), int(t['id']))) return reordered ```
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