UVA10131Is Bigger Smarter?——dp动态转移方程

本文探讨了排序算法和数据结构的应用,通过实例展示了如何利用这些核心计算机科学概念解决实际问题。

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题意:给出大象的体总和智商,按体重越来越重并且智商越来越来高,将最多的编号排序;

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node
{
	int w,s,id;
}ele[1005];
bool cmp(node a,node b)
{
	if(a.w==b.w) return a.s>b.s;
	else return a.w<b.w;
}
int main()
{
	int cnt=1;
	ele[0].w=0;ele[0].w=20000;
	while(scanf("%d%d",&ele[cnt].w,&ele[cnt].s)!=EOF)
	{
		ele[cnt].id=cnt;cnt++;
	}
	sort(ele+1,ele+cnt,cmp);
//	for(int i=1;i<cnt;i++)
//	{
//		printf("%d %d\n",ele[i].w,ele[i].s);
//	}
	int dp[1005];
	int num[1005];
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	memset(num,-1,sizeof(num));
	for(int i=1;i<cnt;i++)
	{
		for(int j=0;j<i;j++)
		{
			if(ele[i].w>ele[j].w&&ele[i].s<ele[j].s&&dp[i]<dp[j]+1)
			{
				dp[i]=dp[j]+1;
				num[i]=j;//标记编号
			}
		}
	}
//	for(int i=1;i<cnt;i++)
//	printf("%d  ",dp[i]);
//	printf("\n");
	int max_w=-1;int f;
	for(int i=1;i<cnt;i++)
	{
		if(dp[i]>max_w)
		{
			max_w=dp[i];f=i;
		}
	}
	printf("%d\n",max_w+1);
	int path[1005];int cur=1;
	for(int i=f;i>=0;i=num[i])
	{
		path[cur++]=ele[i].id;
	}
	for(int i=cur-1;i>=1;i--)
	{
		printf("%d\n",path[i]);
	}
	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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