1065 A+B and C (64bit)

本文介绍了一道PAT竞赛题目,要求判断三个64位整数A、B和C是否满足A+B>C。文章详细解析了如何利用long long int类型处理溢出情况,并提供了一个C++代码实现。

1065 A+B and C (64bit) (20 point(s))

Given three integers A, B and C in [−2​63​​,2​63​​], you are supposed to tell whether A+B>C.

Input Specification:

The first line of the input gives the positive number of test cases, T (≤10). Then T test cases follow, each consists of a single line containing three integers A, B and C, separated by single spaces.

Output Specification:

For each test case, output in one line Case #X: true if A+B>C, or Case #X: false otherwise, where X is the case number (starting from 1).

Sample Input:

3
1 2 3
2 3 4
9223372036854775807 -9223372036854775808 0

Sample Output:

Case #1: false
Case #2: true
Case #3: false

不得不说,PAT是一个非典型的编程测试。这个题居然和计算机ALU实际进行加法的原理扯上了关系。

对于long long int,可以表达的范围正好是[-2^{63},2^{63}],虽然在两个数同号的时候,它们的和可能不能表示,但是我们可以根据和的正负分别判断出现正溢出或者负溢出。 (参考《汇编程序语言设计》)

1. 当A>0,B>0,A+B<0时为正溢出,此时输出true。

2. 当A<0,B<0,A+B>=0时,为负溢出,此时输出false。

#include<iostream>
#define LL long long
using namespace std;
bool judge(LL a,LL b,LL c){
	LL sum = a+b;
	if(a>0&&b>0&&sum<0) return true;//正溢出
	else if(a<0&&b<0&&sum>=0) return false;//负溢出
	else if(sum>c) return true;//没有发生溢出
	else if(sum<=c) return false;//同上 
}
int main(void){
	int T;
	cin>>T;
	LL a,b,c;
	for(int i=0;i<T;i++){
		cin>>a>>b>>c;
		cout<<"Case #"<<i+1<<": ";
		if(judge(a,b,c)) cout<<"true"<<endl;
		else cout<<"false"<<endl;
	}
	return 0;
}

1. int和LL的表示范围:https://blog.youkuaiyun.com/gotowu/article/details/51203920

2. 参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/richenyunqi/article/details/80110078

// cohort_ptr.hpp\n#pragma once\n#include \u003Catomic>\n#include \u003Ccstdint>\n#include \u003Cutility>\n#include \u003Cnew>\n\n#ifndef COHORT_MAX_SHARDS\n#define COHORT_MAX_SHARDS 64\n#endif\n\nstruct CohortHeader {\n  std::atomic\u003Clong> global_count{1};      // 刷新后的净引用和(初始 1)\n  std::atomic\u003Cuint64_t> active_mask{0};   // 哪些分片当前 local_live>0\n  void (*deleter)(void*) = nullptr;\n};\n\ninline void default_delete(void* p) { ::operator delete(p); }\n\n// 简单的线程分片 ID(0..63)。生产中可换成更稳定的 per-cpu 映射。\ninline uint32_t shard_id() {\n  static std::atomic\u003Cuint32_t> g{0};\n  thread_local uint32_t id = g.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed) % COHORT_MAX_SHARDS;\n  return id;\n}\n\ntemplate \u003Cclass T>\nstruct CohortBase {\n  CohortHeader _cohort;\n  CohortBase() { _cohort.deleter = +[](void* p){ static_cast\u003CT*>(p)->~T(); ::operator delete(p); }; }\n};\n\ntemplate \u003Cclass T>\nstruct cohort_ptr;\n\ntemplate \u003Cclass T>\nstruct CohortLocal {\n  // 每线程、每对象一份;这里演示用 TLS 哈希表承载,样例里简化为放在指针里(见下)。\n  long local_live = 0;   // 当前线程活跃引用数\n  long local_delta = 0;  // 待刷增量\n};\n\ntemplate \u003Cclass T>\nstruct cohort_ptr {\n  T* p = nullptr;\n  CohortLocal\u003CT>* ls = nullptr; // 指向本地状态(样例里和指针同寿命;工程里请用TLS map)\n\n  // --------- 基础 ----------\n  cohort_ptr() = default;\n  explicit cohort_ptr(T* raw) : p(raw) { acquire(); }\n  cohort_ptr(const cohort_ptr& o) : p(o.p), ls(o.ls) { acquire(); }\n  cohort_ptr(cohort_ptr&& o) noexcept : p(o.p), ls(o.ls) { o.p=nullptr; o.ls=nullptr; }\n  cohort_ptr& operator=(const cohort_ptr& o){ if(this!=&o){ release(); p=o.p; ls=o.ls; acquire(); } return *this; }\n  cohort_ptr& operator=(cohort_ptr&& o) noexcept { if(this!=&o){ release(); p=o.p; ls=o.ls; o.p=nullptr; o.ls=nullptr; } return *this; }\n  ~cohort_ptr(){ release(); }\n\n  T* get() const { return p; }\n  T& operator*() const { return *p; }\n  T* operator->() const { return p; }\n  explicit operator bool() const { return p!=nullptr; }\n\n  // --------- 工具 ----------\n  static cohort_ptr adopt(T* raw) { // raw 已经拥有 1 引用\n    cohort_ptr r; r.p = raw; r.init_local();\n    return r;\n  }\n\nprivate:\n  void init_local() {\n    if (!p) return;\n    // 演示版:把 CohortLocal 放到对象旁(真实工程请做 TLS map\u003CObj*,Local>)\n    if (!ls) {\n      ls = new CohortLocal\u003CT>();\n    }\n  }\n\n  void acquire() {\n    if (!p) return;\n    init_local();\n    if (ls->local_live == 0) set_active_bit(true);\n    ++ls->local_live;\n    ++ls->local_delta;\n    maybe_flush();\n  }\n\n  void release() {\n    if (!p) return;\n    --ls->local_live;\n    --ls->local_delta;\n    if (ls->local_live == 0) {\n      flush_delta();          // 先刷\n      set_active_bit(false);  // 再清位\n      try_delete();           // 尝试删除\n      // 样例:与对象解绑的本地状态简单释放\n      delete ls; ls=nullptr;\n      p=nullptr;\n      return;\n    }\n    maybe_flush();\n  }\n\n  void maybe_flush() {\n    constexpr long FLUSH_THRESH = 32; // 阈值可调\n    long d = ls->local_delta;\n    if (d >= FLUSH_THRESH || d \u003C= -FLUSH_THRESH) flush_delta();\n  }\n\n  void flush_delta() {\n    long d = ls->local_delta;\n    if (d != 0) {\n      p->_cohort.global_count.fetch_add(d, std::memory_order_acq_rel);\n      ls->local_delta = 0;\n    }\n  }\n\n  void set_active_bit(bool on) {\n    uint64_t bit = 1ull \u003C\u003C shard_id();\n    if (on) p->_cohort.active_mask.fetch_or(bit, std::memory_order_acq_rel);\n    else    p->_cohort.active_mask.fetch_and(~bit, std::memory_order_acq_rel);\n  }\n\n  void try_delete() {\n    // 所有分片都应在 local_live->0 时 flush 再清位,所以当 mask==0 时,所有 delta 已刷到 global\n    if (p->_cohort.active_mask.load(std::memory_order_acquire) == 0) {\n      if (p->_cohort.global_count.load(std::memory_order_acquire) == 0) {\n        // 最后真正释放\n        auto del = p->_cohort.deleter ? p->_cohort.deleter : &default_delete;\n        del(p);\n      }\n    }\n  }\n};\n\n// --------- 工厂 ----------\ntemplate \u003Cclass T, class... A>\ncohort_ptr\u003CT> make_cohort(A&&... a) {\n  void* mem = ::operator new(sizeof(T));\n  T* obj = new (mem) T(std::forward\u003CA>(a)...);\n  if constexpr (std::is_base_of_v\u003CCohortBase\u003CT>, T>) {\n    // 已内置 CohortHeader\n  } else {\n    // 也可把 CohortHeader 作为 T 的第一个成员(示例基类已提供)\n  }\n  return cohort_ptr\u003CT>::adopt(obj); // 初始持有 1 引用\n}\n\n 
最新发布
10-05
<think>我们被要求对包含CohortHeader、cohort_ptr等结构体和模板类的C++代码进行分析、优化及获取使用建议。然而,用户并没有提供具体的C++代码。因此,我们需要用户提供代码以便进行分析。 但是,根据用户引用的内容,我们注意到用户提到了APC(Age-Period-Cohort)分析、群组分析(Cohort Analysis)等相关概念。这些引用内容主要涉及统计学和用户行为分析中的群组分析。因此,我们可以推测用户可能正在处理与群组分析相关的C++代码。 由于没有具体的代码,我们只能提供一般性的建议: 1. **代码解释**:如果代码中出现了类似`CohortHeader`的结构体,它可能用于存储群组分析中的元数据,如群组的标识、时间范围等。而`cohort_ptr`可能是某种指向群组数据的智能指针或原始指针。 2. **潜在问题**: - **内存管理**:如果使用原始指针,需要确保内存的正确释放,避免内存泄漏。建议检查指针的所有权和生命周期。 - **线程安全**:如果代码在多线程环境中使用,确保对群组数据的访问是线程安全的。 - **性能问题**:群组分析可能涉及大量数据的处理,检查是否有性能瓶颈(如循环中的重复计算、不必要的数据拷贝等)。 3. **优化建议**: - 使用智能指针(如`std::shared_ptr`或`std::unique_ptr`)来管理资源,避免内存泄漏。 - 考虑使用标准库容器(如`std::vector`)来存储群组数据,以获得更好的性能和安全性。 - 如果群组分析涉及复杂的计算,考虑算法优化(如使用查找表、并行计算等)。 4. **使用建议**: - 封装群组分析的核心逻辑,提供清晰的接口。 - 编写单元测试以确保正确性。 由于没有具体代码,我们无法进行更详细的分析。因此,我们建议用户提供具体的代码片段。 同时,根据用户引用的内容,特别是引用[2][3][4]中关于群组分析(Cohort Analysis)的内容,我们可以推测用户可能正在实现一个群组分析的工具。因此,我们也可以提供一些群组分析在实现上的注意事项: - 群组分析通常需要按照用户群组(如按注册时间划分)和生命周期阶段(如第1周、第2周等)来统计留存率或转化率。 - 数据处理时,注意数据对齐和正确性,特别是当数据量很大时。 最后,我们生成相关问题,以便用户进一步提问。 §§相关问题§§ 1. 请提供具体的C++代码片段,以便我们进行详细分析。 2. 你的群组分析具体关注哪个指标?如用户留存率、转化率等? 3. 你使用的C++编译器版本和标准是什么?这会影响优化建议。 4. 你的代码运行在什么平台上?性能要求如何? </think>基于您的要求,我将对涉及`CohortHeader`、`cohort_ptr`等结构的C++代码进行分析并提供优化建议。由于您未提供具体代码,以下分析基于群组分析(Cohort Analysis)的通用场景: ### 潜在问题分析 1. **内存安全问题** `cohort_ptr`若为原始指针需关注: - 所有权不明确可能导致双重释放或内存泄漏 - 建议替换为`std::unique_ptr`或`std::shared_ptr` ```cpp // 原始指针风险示例 CohortHeader* cohort = new CohortHeader(); // 若未显式delete将泄漏 ``` 2. **模板类过度泛化** 群组分析通常只需特定数据类型,过度泛化模板会增加编译时间: ```cpp template<typename T> // 可能不必要的泛型 class CohortCalculator {...}; ``` 3. **数据对齐问题** `CohortHeader`若包含混合类型字段可能导致缓存未命中: ```cpp struct CohortHeader { char tag[16]; // 16字节 double timestamp; // 8字节 bool is_active; // 1字节 -> 引发padding }; // 总大小常为32字节而非25字节 ``` ### 优化建议 1. **智能指针管理** ```cpp // 使用make_shared自动管理生命周期 auto cohort = std::make_shared<CohortHeader>(); ``` 2. **结构化内存布局** ```cpp struct alignas(64) CohortHeader { // 缓存行对齐 std::array<uint8_t, 16> tag; std::atomic<double> timestamp; bool is_active; // 显式padding填充剩余字节... }; ``` 3. **向量化数据处理** 批量计算留存率时使用SIMD指令: ```cpp #include <immintrin.h> void calc_cohort(__m256d* retention_rates) { // 单指令处理4个double运算 } ``` 4. **缓存友好设计** ```cpp struct CohortData { std::vector<CohortHeader> headers; // 连续存储 std::vector<float> retention; // 独立数组避免混合访问 }; ``` ### 性能陷阱 1. **虚函数开销** 若使用多态接口: ```cpp virtual void analyze() = 0; // 每个调用需查虚表 ``` → 改为CRTP模式: ```cpp template<typename Derived> struct CohortAnalyzer { void analyze() { static_cast<Derived*>(this)->impl(); } }; ``` 2. **虚假共享** 多线程更新相邻字段: ```cpp struct Cohort { int user_count; // 线程A更新 double revenue; // 线程B更新 -> 同缓存行竞争 }; ``` → 添加`alignas(64)`隔离字段 ### 使用建议 1. **API设计原则** ```cpp class CohortAPI { public: // 返回span避免数据拷贝 std::span<const float> get_retention_rates() const; // 允许移动语义优化 CohortAPI(CohortAPI&&) noexcept; }; ``` 2. **分析流程封装** ```python # 引用[2]的启示:封装完整分析流 auto analyzer = create_cohort_analyzer() .set_activation_event(Document::Created) .set_metric(User::PaymentStatus); analyzer.run(); ```
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