CF 478E - Wavy numbers(TODO)

本文通过数位DP技巧解决wavynumber问题,详细解释了子结构、状态确定与转移过程,提供了求解n的倍数中第k小wavynumber的方法。

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题意:

定义一 wavy number,规则是除了首位和末位,每位的数字严格大于或小于两边的相邻数字,然后给出 k,n,问 n 的倍数中第 k 小的 wavy number 是谁。

规定合法解的范围为 [1,10^14]。

思路:

虽然题目拐了很多弯,但逐步分析还是发现可以做的。第一直觉是什么?数位DP?没错,跟着感觉走~~~

【子结构】首先对于一个合法解,从两边去掉这个数字的若干位会发现它依然是合法的。【子结构】

【状态确定与转移】当尝试从低位到高位构造合法的解时,会发当前新添数字的选择仅与已构造好的那些数字的最高位 以及 次高位与最高位的大小关系 有关。

(对于已有合法解 321,向高位添加一个数字 x,使 x321 依然合法, 此时限制取决于 "3" 以及 "2" < “3” 的关系,即 x 也要小于 3,即 可选集合为 {1,2}。

有了子结构和状态转移,就比较好 dp 了吧。


内容概要:本文系统探讨了CUDA并行计算优化技巧在计算机竞赛中的实战应用,重点解决暴力枚举在大规模数据下超时的问题。通过将独立的解空间验证任务分配给GPU海量线程并发执行,显著提升计算效率。文章围绕图论(全源最短路径Floyd-Warshall算法)和数值计算(多初始值牛顿迭代求解非线性方程)两大高频竞赛场景,详细剖析了线程索引映射、原子操作、常量内存、流并发等核心优化技术,并提供了串行与并行代码对比及性能分析。结果显示,在A100和RTX 3090等GPU上,加速比可达72至150倍,实现从分钟级到秒级甚至毫秒级的性能突破。此外,文章展望了动态并行、多GPU协同、AI辅助调优等未来趋势,强调CUDA优化对培养软硬件协同思维的重要意义。; 适合人群:具备一定C/C++编程基础和算法竞赛经验,熟悉基本图论与数值计算问题,希望提升高性能计算能力的高校学生或竞赛选手(尤其是参与ACM、ICPC、NOI等赛事的1-3年备赛者); 使用场景及目标:①掌握如何将传统暴力枚举算法转化为GPU并行版本;②深入理解Floyd-Warshall和牛顿迭代等经典算法的并行化限制与优化策略;③学习CUDA内存模型、线程组织与同步机制在实际问题中的应用; 阅读建议:建议结合文中代码案例在支持CUDA的环境上动手实现并调试,重点关注线程映射、内存访问模式与数据依赖处理,同时对比串行与并行版本的运行效率,深化对并行计算本质的理解。
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