【HDUP5977】Garden of Eden(点分治+高维前缀和)

本文介绍了一种解决树上包含所有颜色的路径计数问题的方法。通过点分治和状态压缩实现高效的路径颜色统计,利用高维前缀和进行子集状态的快速计算。

题意简述

给定一棵树,每个点上有一种颜色。求包含所有颜色的路径数。
颜色数<=10

Sol

求树上路径条数,点分治跑不了了。

关键在于怎么快速统计。其实就是需要快速求出能够使得并集为全集的路径数。

这就要处理出路径颜色的子集了。
用高维前缀和搞一搞。
那么这是个什么东西呢。其实就是个状压。具体来说似乎我知道有以下几种写法。
假设我们要处理一个状态S的子集的存在性,那么可以这么写。

for(int k=0;k<=S;++k) if((S|k)==S) exist[k]=1;

或者

for(int j=S;j>=0;--j) for(int i=0;i<k;++i) { //k为最高位数
    if((1<<i)&j&&exist[j]) exist[j^(1<<i)]=exist[j];
}

或:

for(int i=0;i<k;++i) for(int j=S;j>=0;--j){
    if(!((1<<i)&j)&&!exist[j]) exist[j]=exist[(1<<i)|j];
}

P.S. :显然写第一种(因为只有一个状态)
一开始有多个状态时先初始化,然后写下面的两种方法中的一种方法。


但一般我们要用到的是统计一个集合的子集状态数量或超集状态数量。

这个时候这么写:

for(int k=0;k<=S;++k) if((S|k)==S) cnt[k]+=cnt[S];//适用于状态一个个加入

或着

//k为最高位数
for(int i=0;i<k;++i) for(int j=S;j>=0;--j){ //适用于状态一次性加入
    if(!((1<<i)&j)) cnt[j]+=cnt[(1<<i)|j];
}

也可以写成这样:

for(int j=S;j>=0;--j) for(int i=0;i<k;++i) { 
    if((1<<i)&j) cnt[j^(1<<i)]+=cnt[j];
}

P.S. 如果一次次加但加入较多状态时可新用一个数组存起来,再加 到原统计数组上面(不然第二、三种方法就肯定算重了)。不过求方便就直接写第一种了,当然要保证不 TLE。


会统计子集了这题就秒了,上代码:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cmath>
#include<set>
#define Set(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
using namespace std;
const int N=5e4+10;
const int MAXN=(1<<10)+100;
typedef long long ll;
struct edge{
    int to,next;
}a[N<<1];
int head[N];int cnt=0;
int val[N];
inline void add(int x,int y)
{
    a[++cnt]=(edge){y,head[x]};head[x]=cnt;
}
int n,K;int SZ;
int rt;int size[N];
int f[N];bool vis[N];
void Find(int u,int fa)
{
    size[u]=1;f[u]=0;
    for(register int v,i=head[u];i;i=a[i].next){
        v=a[i].to;
        if(v==fa||vis[v]) continue;
        Find(v,u);
        size[u]+=size[v];
        f[u]=max(f[u],size[v]);
    }
    f[u]=max(f[u],SZ-size[u]);
    if(rt==-1||f[u]<f[rt]) rt=u;
    return;
}
ll ans=0;
int dp[MAXN];
int st[N];int top=0;
int full;
void dfs(int u,int S,int fa)
{
    if(vis[u]) return;
    st[++top]=S;
    for(register int v,i=head[u];i;i=a[i].next)
    {
        v=a[i].to;
        if(v==fa) continue;
        dfs(v,S|(1<<val[v]),u);
    }
    return;
}
inline void Sum()
{
    for(register int i=1;i<=top;++i)
        for(register int k=0;k<=st[i];++k)
            if((st[i]|k)==st[i]) dp[k]++;//好像跑得蛮快的
}
void Div(int u)
{
    if(vis[u]) return;vis[u]=1;
    for(register int i=1;i<=full;++i) dp[i]=0;dp[1<<val[u]]=1;dp[0]=1;
    for(register int v,i=head[u];i;i=a[i].next){
        v=a[i].to;if(vis[v]) continue;top=0;
        dfs(v,(1<<val[u])|(1<<val[v]),0);
        for(register int j=1;j<=top;++j) ans+=dp[full^st[j]];
        Sum();
    }
    for(register int v,i=head[u];i;i=a[i].next){
        v=a[i].to;
        if(vis[v]) continue;
        SZ=size[v];rt=-1;
        Find(v,0);
        Div(rt);
    }
    return;
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        scanf("%d",&K);Set(head,0);cnt=0;rt=-1;Set(vis,0);Set(dp,0);ans=0;
        for(register int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&val[i]),--val[i];
        register int x,y;full=(1<<K)-1;
        for(register int i=1;i<n;++i){
            scanf("%d%d",&x,&y);
            add(x,y);add(y,x);
        }
        if(K==1){printf("%lld\n",1ll*n*n);continue;}
        SZ=n;
        Find(1,0);
        Div(rt);
        printf("%lld\n",ans*2);
    }
}
<think>我们正在分析一个JVM崩溃的问题,错误信息显示"Out of Memory Error (os_linux.cpp:2781)",并且日志中明确指出是本地内存分配失败(Native memory allocation (malloc) failed)。然而,用户指出堆内存(125.13GB)和系统可用内存(约392GB)都足够。因此,我们需要探究为什么在内存足够的情况下还会出现内存分配失败。 根据引用[1]和[4],错误信息是“Native memory allocation (malloc) failed”,这意味着是本地内存(非堆内存)分配失败。JVM内存包括: 1. 堆内存(Heap):用于存放Java对象,由JVM的垃圾回收器管理。 2. 非堆内存(Non-Heap):包括元空间(Metaspace)、线程栈(Thread Stack)、JIT编译代码、直接内存(Direct Buffer)等。 因此,尽管堆内存和系统总可用内存充足,但可能是非堆内存区域出现了问题。 可能的原因: 1. **进程限制(ulimit)**:用户进程可能受到操作系统限制(如ulimit -v或ulimit -m),导致无法分配更多虚拟内存。 2. **操作系统内存分配限制**:32位进程有4GB地址空间限制,但这里堆内存已经125GB,所以是64位进程。但64位进程的虚拟地址空间虽然很大,也可能遇到其他限制。 3. **内存碎片**:长时间运行的程序可能导致内存碎片,使得即使总空闲内存足够,也无法分配连续的大块内存。 4. **过度使用本地内存**:比如使用了大量的直接内存(DirectByteBuffer)、线程栈(每个线程分配一定的栈空间,默认1MB左右,线程太多会导致总栈内存很大)、JNI调用的本地库分配了大量内存、JIT编译代码占用过多等。 5. **系统配置**:操作系统的overcommit设置(/proc/sys/vm/overcommit_memory)可能导致分配失败。特别是当设置为2(严格模式)时,系统会检查是否有足够的物理内存和交换空间,如果超过则拒绝分配。 6. **其他资源限制**:如cgroup限制(在容器环境中常见)或系统范围的虚拟内存限制(/proc/sys/vm/admin_reserve_kbytes等)。 根据错误发生在os_linux.cpp的2781行,我们查看OpenJDK源码(以OpenJDK 8为例): 在源码中,os_linux.cpp的2781行附近通常是JVM尝试分配内存时调用操作系统malloc失败的地方。错误信息中明确是本地内存分配失败。 建议的排查步骤: 1. **检查系统日志**:如/var/log/messages或dmesg,看是否有OOM-killer相关的信息。有时候系统级别的OOM-killer会杀掉进程,但这里JVM自己捕获到了并生成了hs_err日志。 2. **检查ulimit设置**:使用命令`ulimit -a`查看当前用户的限制,特别是虚拟内存(virtual memory)和内存大小(max memory size)。 3. **检查系统内存使用情况**:使用`free -m`查看内存和swap使用情况,注意虽然可用内存多,但可能碎片化。 4. **检查overcommit设置**: - `cat /proc/sys/vm/overcommit_memory`:0表示启发式overcommit,1表示总是overcommit,2表示严格模式(禁止超过CommitLimit)。 - `cat /proc/sys/vm/overcommit_ratio` - `cat /proc/meminfo | grep CommitLimit`:CommitLimit表示系统允许分配的总虚拟内存(物理内存*overcommit_ratio+swap)。如果当前提交的内存(Committed_AS)超过CommitLimit,则在严格模式下分配会被拒绝。 5. **检查cgroup限制(如果是在容器中运行)**:查看`/sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes`和`/sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes`,确认容器内存限制。 6. **分析hs_err日志**:查看日志中除了错误行之外的其他信息,如: - 线程部分:是否有大量线程创建? - 内存映射部分:查看进程的内存映射情况(特别是连续大块内存的分配情况) - 环境变量:检查JVM参数,特别是与内存相关的(如-Xmx, -XX:MaxDirectMemorySize, -Xss等) - 系统内存信息:日志中通常会有操作系统的内存信息,可以对比。 根据引用[3],hs_err日志包含了很多信息,我们可以通过分析该日志来找出原因。 针对用户的情况,堆内存配置为125.13GB,而系统可用内存为392GB,所以物理内存是足够的。但是,本地内存分配失败,可能是由于进程的虚拟地址空间不足(虽然64位理论巨大,但可能由于碎片或过度分配导致)或者系统限制(如overcommit_memory=2且提交内存超过CommitLimit)。 另外,注意直接内存的使用:如果使用了NIO的直接缓冲区,并且没有限制(默认与堆最大值相同),那么直接内存分配也会占用本地内存。如果程序大量使用直接内存,也可能导致本地内存耗尽。 解决方案建议: 1. 调整系统设置:如果overcommit_memory设置为2,可以改为0或1(需谨慎,因为可能增加系统OOM风险)。 2. 增加交换空间(swap):虽然物理内存足够,但增加swap可以增加CommitLimit(在overcommit_memory=2时有用)。 3. 检查程序是否使用了过多的本地内存(如创建大量线程、分配大量直接内存等),优化程序。 4. 调整JVM参数:限制堆内存大小,给非堆内存留出更多空间;或者通过-XX:MaxDirectMemorySize限制直接内存。 由于用户的问题中提到了错误发生在os_linux.cpp:2781,我们可以进一步定位源码,但不同版本的JDK代码行号可能不同。以OpenJDK 8u为例,在os_linux.cpp中,该行号附近代码为: ```c++ // 在OpenJDK 8u的os_linux.cpp中,2781行左右可能是这样的: char* os::reserve_memory(size_t bytes, char* addr, size_t alignment_hint, MEMFLAGS flags) { char* result = pd_reserve_memory(bytes, addr, alignment_hint); if (result != NULL) { MemTracker::record_virtual_memory_reserve((address)result, bytes, mtNone, CALLER_PC); } return result; } ``` 但实际分配失败的地方可能在更底层的调用。错误日志中明确是在分配1117856字节(大约1MB)时失败,说明不是分配特别大的内存。 因此,更有可能的是进程的虚拟地址空间碎片化,导致无法找到连续1MB的地址空间。在64位系统中,这种情况较少见,但如果程序长时间运行并频繁分配释放内存,导致地址空间碎片,仍有可能发生。 另一种可能是操作系统的限制(如ulimit -v)或cgroup限制。 综上,请用户检查: 1. 系统overcommit设置(/proc/sys/vm/overcommit_memory)和CommitLimit。 2. 检查ulimit -v(虚拟内存限制)和ulimit -m(物理内存限制)是否足够大。 3. 检查cgroup限制(如果应用在容器中运行)。 4. 查看hs_err日志中记录的线程数量(可能线程过多导致虚拟内存耗尽)和内存映射情况。 如果以上都正常,可能需要使用工具(如pmap)查看进程的内存映射,检查是否存在大量碎片。 最后,建议尝试升级JDK版本,因为某些版本的JDK可能存在本地内存分配的问题(如碎片管理问题)。 注意:在调整系统参数时,请根据实际情况谨慎操作。 </think> 根据提供的日志信息和JVM内存管理机制,分析在堆内存和系统可用内存充足的情况下报错"Out of Memory Error (os_linux.cpp:2781)"的原因如下: ### 根本原因分析 1. **本地内存(Native Memory)耗尽** JVM内存由两部分组成: - **堆内存**:通过`-Xmx`参数配置(示例中为125.13GB) - **本地内存**:包括线程栈、JIT代码缓存、GC元数据、直接缓冲区(NIO)等 错误日志中`Native memory allocation (malloc) failed`表明是**非堆内存区域**耗尽 [^1][^4]。 2. **关键限制因素** - **线程栈溢出**:每个线程默认占用1MB栈空间(可通过`-Xss`调整)。若存在大量线程,会导致本地内存耗尽。计算公式: $$ \text{线程数} \times \text{Xss大小} = \text{总栈内存} $$ 例如:500线程×1MB=500MB,2000线程×1MB=2GB [^2] - **直接内存泄漏**:通过`ByteBuffer.allocateDirect()`分配的堆外内存不受`-Xmx`限制,默认上限为`-Xmx`值。若未正确释放,会耗尽本地内存 [^2] - **JNI库内存泄漏**:本地代码(如通过JNI调用的C/C++库)分配的内存不受JVM管理 3. **操作系统级限制** - **Overcommit配置**:若`/proc/sys/vm/overcommit_memory=2`(严格模式),即使物理内存充足,分配请求仍可能被拒绝 [^3] - **虚拟内存碎片**:长时间运行的进程可能出现地址空间碎片,导致无法分配连续内存块(即使总量充足) - **cgroup限制**:在容器环境中(如Docker),`memory.limit_in_bytes`可能限制总虚拟内存 [^3] ### 解决方案 1. **检查线程数量** 在`hs_err_pid.log`中搜索"Threads class SMR info"段,统计线程数量。优化方案: ```bash # 查看进程线程数 ps -T -p <PID> | wc -l ``` - 减小`-Xss`大小(例如`-Xss256k`) - 使用线程池控制并发数 2. **监控直接内存** 添加JVM参数追踪直接内存: ```bash -XX:MaxDirectMemorySize=10g -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintNMTStatistics ``` 通过`jcmd <PID> VM.native_memory`查看详细分配 [^2] 3. **调整系统配置** ```bash # 临时修改Overcommit策略 echo 0 > /proc/sys/vm/overcommit_memory # 0=启发式, 1=始终允许 # 增加线程内存限制 (单位:KB) ulimit -s unlimited ``` 4. **分析内存映射** 在`hs_err_pid.log`的"Memory Map"段检查: - 连续内存块是否过少 - 是否有异常大的`[anon]`映射区域(可能表示本地内存泄漏) ### 诊断流程图 ```mermaid graph TD A[发生OOM错误] --> B{错误类型} B -->|Native Memory| C[检查hs_err日志] C --> D[分析线程栈占用] C --> E[检查直接内存使用] C --> F[查看内存映射碎片] D --> G[调整-Xss/减少线程] E --> H[限制MaxDirectMemorySize] F --> I[优化内存分配策略] ``` > **关键提示**:当系统显示`MemAvailable`充足时,需重点检查**进程级虚拟内存限制**和**内存连续性**问题[^3][^4]。
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