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。

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;
}


源码来自:https://pan.quark.cn/s/7a757c0c80ca 《在Neovim中运用Lua的详尽教程》在当代文本编辑器领域,Neovim凭借其卓越的性能、可扩展性以及高度可定制的特点,赢得了程序开发者的广泛青睐。 其中,Lua语言的融入更是为Neovim注入了强大的活力。 本指南将深入剖析如何在Neovim中高效地运用Lua进行配置和插件开发,助你充分发挥这一先进功能的潜力。 一、Lua为何成为Neovim的优选方案经典的Vim脚本语言(Vimscript)虽然功能完备,但其语法结构与现代化编程语言相比显得较为复杂。 与此形成对比的是,Lua是一种精简、轻量且性能卓越的脚本语言,具备易于掌握、易于集成的特点。 因此,Neovim选择Lua作为其核心扩展语言,使得配置和插件开发过程变得更加直观和便捷。 二、安装与设置在Neovim中启用Lua支持通常十分简便,因为Lua是Neovim的固有组件。 然而,为了获得最佳体验,我们建议升级至Neovim的最新版本。 可以通过`vim-plug`或`dein.vim`等包管理工具来安装和管理Lua插件。 三、Lua基础在着手编写Neovim的Lua配置之前,需要对Lua语言的基础语法有所掌握。 Lua支持变量、函数、控制流、表(类似于数组和键值对映射)等核心概念。 它的语法设计简洁明了,便于理解和应用。 例如,定义一个变量并赋值:```lualocal myVariable = "Hello, Neovim!"```四、Lua在Neovim中的实际应用1. 配置文件:Neovim的初始化文件`.vimrc`能够完全采用Lua语言编写,只需在文件首部声明`set runtimepath^=~/.config/nvim ini...
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不使用机械式位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估算与控制。文中结合STM32 F4高性能微控制器平台,采用如滑模观测器(SMO)、扩展卡尔曼滤波(EKF)或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的实时估算,进而完成磁场定向控制(FOC)。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、仿真验证(可能使用Simulink)以及在嵌入式平台上的代码实现与实验测试,旨在提高电机驱动系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电机控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师;熟悉C语言和MATLAB/Simulink工具者更佳。; 使用场景及目标:①为永磁同步电机驱动系统在高端制造、新能源汽车、家用电器等领域提供无位置传感器解决方案的设计参考;②指导开发者在STM32平台上实现高性能FOC控制算法,掌握位置观测器的设计与调试方法;③推动电机控制技术向低成本、高可靠方向发展。; 其他说明:该研究强调理论与实践结合,不仅包含算法仿真,还涉及实际硬件平台的部署与测试,建议读者在学习过程中配合使用STM32开发板和PMSM电机进行实操验证,以深入理解控制策略的动态响应与鲁棒性问题。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/21391ce66e01 企业级办公自动化系统,一般被称为OA(Office Automation)系统,是企业数字化进程中的关键构成部分,旨在增强组织内部的工作效能与协同水平。 本资源提供的企业级办公自动化系统包含了详尽的C#源代码,涉及多个技术领域,对于软件开发者而言是一份极具价值的参考资料。 接下来将具体介绍OA系统的核心特性、关键技术以及在实践操作中可能涉及的技术要点。 1. **系统构造** - **三层构造**:大型OA系统普遍采用典型的三层构造,包含表现层、业务逻辑层和数据访问层。 这种构造能够有效分离用户交互界面、业务处理过程和数据存储功能,从而提升系统的可维护性与可扩展性。 2. **C#编程语言** - **C#核心**:作为开发语言,C#具备丰富的类库和语法功能,支持面向对象编程,适用于开发复杂的企业级应用。 - **.NET Framework**:C#在.NET Framework环境中运行,该框架提供了大量的类库与服务,例如ASP.NET用于Web开发,Windows Forms用于桌面应用。 3. **控件应用** - **WinForms**或**WPF**:在客户端,可能会使用WinForms或WPF来设计用户界面,这两者提供了丰富的控件和可视化设计工具。 - **ASP.NET Web Forms/MVC**:对于Web应用,可能会使用ASP.NET的Web Forms或MVC模式来构建交互式页面。 4. **数据库操作** - **SQL Server**:大型OA系统通常采用关系型数据库管理系统,如SQL Server,用于存储和处理大量数据。 - **ORM框架**:如Ent...
<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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值