Uva 10131 Is Bigger Smarter? (LIS,打印路径)

本文介绍了解决UVa10131问题的方法,该问题要求找出满足特定条件的大象序列的最大个数及其编号。通过对大象体重进行排序,并利用最长递增子序列(LIS)算法,实现对路径的有效回溯。

链接:UVa 10131

题意:给定若干大象的体重及智商值,求满足大象体重严格递增,智商严格递减的序列的最大个数,

并打印任意一组取得最大值的序列的大象编号

分析:这个是LIS的应用,只不过判断条件有两个,可以先对大象的体重排序,但是要打印路径,

那就必须得回溯求路径,可以直接逆序循环求,当然递归也是一个好的选择

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct stu
{
    int size,iq,id;
}a[1005];
int dp[1005],path[1005],m;
int cmp(struct stu a,struct stu b)
{
    if(a.size!=b.size)
        return a.size<b.size;
    return a.iq>b.iq;
}
void back_path1(int i)
{
    if(path[i]!=i)
        back_path1(path[i]);
    printf("%d\n",a[i].id);
}
void back_path2(int i)
{
    if(m--){
        back_path2(path[i]);
        printf("%d\n",a[i].id);
    }
}
int main()
{
    int i=1,j,n,k,b[1005];
    while(scanf("%d%d",&a[i].size,&a[i].iq)!=EOF){
        a[i].id=i;
        i++;
    }
    n=i-1;
    sort(a+1,a+n+1,cmp);
    for(i=1;i<=n;i++){
        dp[i]=1;
        path[i]=i;
        for(j=1;j<i;j++)
            if(a[j].size<a[i].size&&a[j].iq>a[i].iq&&dp[j]+1>dp[i]){
                dp[i]=dp[j]+1;
                path[i]=j;
            }
    }
    k=1;
    for(i=2;i<=n;i++)
        if(dp[i]>dp[k])
            k=i;
    m=dp[k];
    printf("%d\n",m);
    b[1]=a[k].id;
    i=2;
    for(j=k;j>=1;j--)    //直接逆序循环求路径
        if(a[j].size<a[k].size&&a[j].iq>a[k].iq&&dp[k]==dp[j]+1){
            b[i++]=a[j].id;
            dp[k]--;
        }
    for(j=i-1;j>=1;j--)
        printf("%d\n",b[j]);
    //back_path1(k);             //可以用两种递归求路径
    //back_path2(k);
    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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