poj 2481 Cows(线段树)

Mac Studio M5 Ultra本地部署大模型实战:从内存原理到Ollama开发工作流 大模型推理的性能瓶颈往往不在算力,而在于内存能否装下整个模型、带宽能否持续供得上。Transformer架构每生成一个token都需要把权重完整扫一遍,决定了这本质上是内存密集型任务——统一内存架构因此成为本地部署的关键通路,超大容量与高带宽并行,让“装得下”和“跑得快”同时成立。模型量化技术(如Q4_K_M)则是另一项决定性软件策略,用轻微精度损失换取更低的硬件门槛,也是Ollama本地部署从7B到70B各类模型必做的前置功课。当本地推理服务跑起来后,借助VS Code等开发工具的OpenAI兼容API接 阅读详情


poj 2481 Cows


这个题的线段树操作就相当于求个逆序数、但细节实现有些需要注意的

设每头牛的区间[x,y]

将所有区间按y降序排序,y相同时按x升序排序

这样一来y降序的情况下,后面某头牛的ans就是前面x比这头牛x小的个数,也就是求逆序数

但实际情况有些不一样,应为数据会出现x、y相等的情况

首先若x和y都相等,则复制前一头牛的ans

若只有y相等就要多注意下了:首先查询的时候还是查询[0,x]而不是[0,x-1],因为前面可能还有x和本x相等但y大于本y的,若查询[0,x-1]就把这一情况略过了。但查询[0,x]又会把前面和本x,y都相等的情况加进来,这里我的解决办法是直接爆了回搜减去x,y同时相等的个数,只能说幸好数据没卡这一点,庆幸没超时

剩下的直接查询[0,x]就是了


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define lch p<<1
#define rch p<<1|1
#define mid (t[p].l+t[p].r)>>1;
#define MAXN 100005
struct node
{
	int l,r;
	int sum;
}t[MAXN<<2];
struct cows
{
	int x,y;
	int idx;
	int ans;
}c[MAXN];
bool cmp1(const cows &a,const cows &b)
{
	if(a.y==b.y) return a.x<b.x;
	else return a.y>b.y;
}
bool cmp2(const cows &a,const cows &b) {return a.idx<b.idx;}
void construct(int l,int r,int p)
{
	t[p].l=l,t[p].r=r,t[p].sum=0;
	if(l==r) return ;
	int m=mid;
	construct(l,m,lch);
	construct(m+1,r,rch);
}
void modify(int x,int p)
{
	if(t[p].l==t[p].r)
	{
		t[p].sum++;
		return ;
	}
	int m=mid;
	if(x<=m) modify(x,lch);
	else modify(x,rch);
	t[p].sum=t[lch].sum+t[rch].sum;
}
int query(int l,int r,int p)
{
	if(t[p].l==l&&t[p].r==r)
		return t[p].sum;
	int m=mid;
	if(r<=m) return query(l,r,lch);
	else if(l>m) return query(l,r,rch);
	else return query(l,m,lch)+query(m+1,r,rch);
}
int main()
{
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
	{
		int maxx=0;
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d%d",&c[i].x,&c[i].y);
			if(c[i].x>maxx) maxx=c[i].x;
			c[i].idx=i;
		}
		sort(c,c+n,cmp1);
		construct(0,maxx,1);
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			int tans=0;
			if(i>0&&c[i].y==c[i-1].y&&c[i].x==c[i-1].x)
				tans=c[i-1].ans;
			else if(i>0&&c[i].y==c[i-1].y)
			{
				int l=0,r=c[i].x;
				if(l<=r) tans=query(l,r,1);
				
				//幸好这一坨没超时
				for(int j=i-1;j>=0;j--)
					if(c[i].y==c[j].y&&c[i].x==c[j].x)
						tans--;
					else break;
			}
			else
			{
				int l=0,r=c[i].x;
				if(l<=r) tans=query(l,r,1);
			}
			c[i].ans=tans;
			modify(c[i].x,1);
		}
		sort(c,c+n,cmp2);
		printf("%d",c[0].ans);
		for(int i=1;i<n;i++) printf(" %d",c[i].ans);
		printf("\n");
	}
	return 0;
}


手把手教你学 GPU SoC 芯片(9.3)--GPU SOC 功耗和热管理的动态电压和频率调整(DVFS) 通过动态电压和频率调整(DVFS),可以有效地管理GPU SoC的功耗和热管理。合理的DVFS策略不仅可以节省功耗,提高能效,还可以延长设备的使用寿命。 阅读详情

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yjCola
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