uva10559 Blocks

本文介绍了一道UVA10559编程题的解决方案,该问题涉及一系列彩色方块的排列组合,目标是通过消除连续相同颜色的方块来最大化得分。文章详细解释了如何使用动态规划方法进行求解,并提供了具体的实现代码。

题意:n个带颜色的方块排成一列,可以选择消去连续的方块,获得的分数是连续的相同颜色的方块的个数的平方,问怎么消去获得最大分数,最大分数是多少。

对于连续的某一段,有两种情况要考虑,第一种是直接把这一段消去,第二种是将它与左边(右边)某一段拼接上再消去,所以就是从一种状态可以转移到这两种状态。。

dp[l][r][k],l,r表示l-r这一段,k表示右边有多少个连续的快可以和这一段拼接消去。。。

dp[l][r][k]=max(dfs(l,p-1,0)+(r-p+1+k)*(r-p+1+k),dfs(l,q,r-p+1+k)+dfs(q+1,p-1,0))..记忆化搜索实现。。。p是与位置r相同颜色的那一段的左边界,q是枚举与r位置相同颜色,切可以作为一段的右边界。

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	> File Name: uva10559.cpp
	> Author: tjw
	> Mail: 
	> Created Time: 2014年10月24日 星期五 14时56分03秒
 ************************************************************************/

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<vector>
#include<stack>
#include<map>
#define ll long long
#define ls k<<1
#define rs k<<1|1
using namespace std;
const int MAXN=210;
int dp[MAXN][MAXN][MAXN];
int a[MAXN];
int dfs(int l,int r,int k)
{
    if(l>r)
        return 0;
    if(dp[l][r][k]!=-1)
        return dp[l][r][k];
    int p=r;
    while(a[r]==a[p]&&p>=l)
        p--;
    p++;
    dp[l][r][k]=dfs(l,p-1,0)+(r-p+1+k)*(r-p+1+k);
    for(int q=l;q<p;q++)
    {
        if(a[q]==a[r]&&a[q]!=a[q+1])
        {
            dp[l][r][k]=max(dp[l][r][k],dfs(l,q,r-p+1+k)+dfs(q+1,p-1,0));
        }
    }
    return dp[l][r][k];
}
int main()
{
    int t,flag=1;
    int n,i,j;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
        }
        memset(dp,-1,sizeof(dp));
        int ans=dfs(1,n,0);
        printf("Case %d: %d\n",flag++,ans);
    }
    return 0;
}


<think> 我们正在讨论的是在Python中开启CUDA统一虚拟内存寻址(UVA)的方法。根据引用[1],CUDA API支持多GPU之间的点对点(P2P)复制、P2P寻址和统一虚拟内存寻址(UVA)。因此,我们需要在Python中配置CUDA环境以启用UVA。 首先,确保CUDA环境已正确安装并配置。引用[3]提供了在Linux系统中配置CUDA环境变量的方法,即在`~/.bashrc`文件中添加: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda ``` 这些环境变量确保系统能够找到CUDA的二进制文件和库。 对于Windows系统,通常需要设置相应的环境变量,例如将CUDA的`bin`目录添加到`PATH`,将`libnvvp`目录添加到`PATH`,以及将`lib\x64`目录添加到`PATH`(具体路径可能根据安装版本和位置有所不同)。 其次,我们需要在Python代码中使用支持CUDA的库,如PyTorch或Numba。引用[4]提到使用PyTorch时,可以通过`torch.cuda.is_available()`检查CUDA是否可用。如果不可用,需要检查CUDA驱动和PyTorch版本是否匹配。 关于开启UVA,在PyTorch中,统一虚拟内存寻址通常是默认启用的,因为PyTorch使用CUDA的UVA特性来管理不同设备上的内存。但是,如果你需要显式地启用或确保UVA可用,可以按照以下步骤: 1. 确保你的GPU支持UVA。根据引用[1],P2P(包括UVA)通常需要两个相同的GPU,但一些Tesla和Quadro GPU可能有例外。 2. 在PyTorch中,当你将张量分配到GPU上时,PyTorch会自动利用CUDA的UVA特性。例如: ```python import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 创建一个张量并移动到GPU a = torch.tensor([1.0, 2.0]).to(device) ``` 3. 如果你使用Numba库,你可以使用`numba.cuda`模块,并利用`cuda.mapped_array`或`cuda.managed_array`来使用统一内存。例如: ```python from numba import cuda import numpy as np # 创建一个托管内存的数组(统一内存) n = 10 a_managed = cuda.managed_array(n, dtype=np.float32) # 在设备上操作 @cuda.jit def kernel(a): i = cuda.grid(1) if i < n: a[i] = i kernel[1, n](a_managed) ``` 注意:在Numba中,使用`cuda.managed_array`创建的数组可以在主机和设备之间自动迁移,而无需显式复制。 另外,引用[2]提到cuDNN环境可能不是必须的,但CUDA环境是必须的。因此,确保CUDA安装正确。 总结开启CUDA UVA的步骤: - 正确安装并配置CUDA环境(包括环境变量)。 - 使用支持CUDA的Python库(如PyTorch或Numba),并确保CUDA可用。 - 在代码中,使用库提供的统一内存特性(PyTorch默认支持,Numba则需要显式使用托管内存)。 引用[4]提醒我们需要检查CUDA是否可用,因此第一步总是检查`torch.cuda.is_available()`或类似函数以确保环境正确。 ### 示例代码(PyTorch) ```python import torch # 检查CUDA是否可用 if torch.cuda.is_available(): # 启用CUDA device = torch.device("cuda") # 创建一个张量,将自动使用CUDA的统一内存管理 a = torch.tensor([1.0, 2.0], device=device) print(a) # 输出:tensor([1., 2.], device='cuda:0') else: print("CUDA not available") ``` ### 示例代码(Numba) ```python from numba import cuda import numpy as np # 检查CUDA设备 if not cuda.is_available(): print("CUDA not available") exit() # 创建一个托管内存数组(统一内存) n = 10 a_managed = cuda.managed_array(n, dtype=np.float32, strides=(1,)) # 在设备上执行核函数 @cuda.jit def fill_array(a): idx = cuda.grid(1) if idx < n: a[idx] = idx # 启动核函数 threads_per_block = 32 blocks_per_grid = (n + threads_per_block - 1) // threads_per_block fill_array[blocks_per_grid, threads_per_block](a_managed) # 将设备上的数据同步回主机 cuda.synchronize() # 打印结果(主机上访问托管内存) print(a_managed) # 输出:[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] ``` 注意:在Numba中,`cuda.managed_array`创建的是统一内存,可以在主机和设备上透明地访问,但需要注意同步(使用`cuda.synchronize()`)。 [^1]: 引用[1]说明了CUDA API支持UVA。 [^2]: 引用[2]提到cuDNN可能不是必须的。 [^3]: 引用[3]提供了CUDA环境变量的配置方法。 [^4]: 引用[4]提醒我们检查CUDA是否可用。 §§相关问题§§ 1. 如何在Windows系统中配置CUDA环境变量? 2. 如何检查GPU是否支持CUDA UVA功能? 3. 在PyTorch中,如何将数据在不同GPU之间传输而不使用主机内存? 4. Numba中托管内存(managed memory)和普通设备内存有什么区别? </think> ### Python中开启CUDA统一虚拟内存寻址(UVA)的方法 在Python中使用CUDA的统一虚拟内存寻址(UVA)需要满足两个条件:**硬件支持**和**正确的软件配置**。以下是具体实现步骤: #### 1. 硬件准备 - 确认GPU支持UVA:通常需要计算能力≥2.0的NVIDIA GPU - 多GPU环境下需支持P2P通信(相同架构的Tesla/Quadro显卡)[^1] - 检查设备支持: ```python import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv print("UVA支持:", drv.Device(0).get_attribute(drv.device_attribute.UNIFIED_ADDRESSING)) ``` #### 2. 环境配置 在`~/.bashrc`或系统环境变量中添加CUDA路径[^3]: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda ``` #### 3. Python实现(使用PyCUDA) ```python import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy as np # 启用UVA(默认自动启用) drv.init() # 创建统一内存数组 n = 1000 uva_array = drv.managed_zeros(n, dtype=np.float32, mem_flags=drv.mem_attach_flags.GLOBAL) # 核函数直接访问统一内存 mod = drv.SourceModule(""" __global__ void process(float* data, int n) { int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (idx < n) data[idx] = idx; } """) process_kernel = mod.get_function("process") # 执行核函数(无需显式内存拷贝) process_kernel(uva_array, np.int32(n), block=(256,1,1), grid=(n//256+1,1)) drv.Context.synchronize() # 主机直接访问结果 print(uva_array[0:5]) # 输出: [0. 1. 2. 3. 4.] ``` #### 4. 在PyTorch中使用UVA PyTorch自动启用UVA(CUDA 10.1+): ```python import torch # 创建支持UVA的张量 x = torch.tensor([1,2,3], device='cuda') # 跨设备操作(自动通过UVA完成) y = x.cpu() + 1 # 无需显式内存拷贝 z = y.to('cuda') # 保持统一地址空间 ``` #### 验证UVA启用 ```python # PyTorch验证 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True[^4] print(torch.cuda.is_uva_enabled()) # CUDA 11.4+返回True # 使用numba验证 from numba import cuda print(cuda.is_available()) print(cuda.detect()) # 检查UVA支持 ``` ### 注意事项 1. 需要CUDA Toolkit ≥ 6.0(推荐11.4+)[^2] 2. Linux系统需启用`CONFIG_IOMMU_SUPPORT` 3. Windows需在NVIDIA控制面板启用"Enable Cuda Unified Virtual Addressing" 4. 多GPU需开启P2P访问权限: ```python drv.device_enable_peer_access(device_target) ``` [^1]: UVA支持点对点复制和寻址功能 [^2]: CUDA 11.4环境配置示例 [^3]: 环境变量配置路径 [^4]: 验证CUDA可用性
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