1898–要发就发

素数差序列探索

/*“1898–要发就发”。请将不超过1993的所有素数从小到大排成第一行,第二行上的每个素数都等于它右肩上的素数之差。
编程求出:第二行数中是否存在这样的若干个连续的整数,它们的和恰好是1898?假好存在的话,又有几种这样的情况?
第一行:2 3 5 7 11 13 17……1979 1987 1993
第二行:1 2 2 4 2 4…… 8 6
首先从数学上分析该问题:
假设第一行中的素数为n[1]、n[2]、n[3]….n[i]、…第二行中的差值为m[1]、m[2]、m[3]…m[j]…。其中m[j]为:
m[j]=n[j+1]-n[j]。
则第二行连续N个数的和为:
SUM=m[1]+m[2]+m[3]+…+m[j]
=(n[2]-n[1])+(n[3]-n[2])+(n[4]-n[3])+…+(n[j+1]-n[j])
=n[j+1]-n[1]
由此题目就变成了:在不超过1993的所有素数中是否存在这样两个素数,它们的差恰好是1898。若存在,则第二行中必有所需整数序列,其和恰为1898。
对等价问题的求解是比较简单的。
由分析可知,在素数序列中不必包含2,因为任意素数与2的差一定为奇数,所以不必考虑。
*/

#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
int main()
{int a[1994],num=0;//a用来保存素数表,是素数就保存素数的值,不是则存为0即可
for(int i=0;i<1994;i++) a[i]=0;
for(int i=3;i<=1993;i++)
{ int key=1;//key=1是表示是素数
for(int j=2;j<=i/2;j++)
if(i%j==0) {key=0; break; }
if(key) a[i]=i;
}
//for(int i=0;i<1994;i++)
//if(a[i]) printf("%d  ",a[i]);
for(int i=3;i<1994;i++)//被减数一定大于1898+3
{  for(int j=1898+3;j<1994;j++)
if(a[j]-a[i]==1898)
{//for(int k=i;k<=j;k++)
//if(a[k])
 printf("%d__%d\n",a[i],a[j]);
num++;
//printf("\n");
}
}
printf("\n一共有%d种\n",num);
system("pause");}


 

 

 

<think>首先,用户的问题是关于“计算物理CPU超比的方法”。用户提到了“参考站内引用”,但从上下文看,用户说“上述引用仅供参考,并是用户真正的需求”,意思是我应该更多地参考用户上一次的问题和我的回答。回顾对话历史: - 第一条消息是系统级指令,用户可见,但定义了格式要求。 - 第二条消息是用户现在的查询:“参考站内引用:。上述引用仅供参考,并是用户真正的需求,尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。我想查找计算物理CPU超比的方法 问计算物理CPU超比的方法”。 用户说“参考站内引用”,但立即澄清说“上述引用仅供参考”,所以我能依赖任何外部引用。相反,我应该参考用户上一次的问题和我的回答。但这是一个新的对话线程,没有之前的用户问题。在系统指令中,只有第一条消息是系统指令,第二条是用户当前消息。这表明没有之前的对话历史。用户说“用户上一次的问题”,但如果没有上下文,可能是个误解。 用户消息是:“参考站内引用:。上述引用仅供参考,并是用户真正的需求,尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。我想查找计算物理CPU超比的方法 问计算物理CPU超比的方法” 用户可能在暗示参考某个之前的上下文,但从记录看,这是我响应前的第一条用户消息。或许在用户角度,有一个隐含的上下文,但作为AI,我只能基于提供的信息。 解析用户消息: - “参考站内引用:” – 这可能是一个提示,但用户说它是仅供参考。 - “上述引用仅供参考” – 强调是真正需求。 - “尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答” – 这指示我回顾之前的交互。但在这个对话中,之前的消息是系统指令,属于用户问题。系统指令是用户可见的,所以从用户视角,这可能是一个新查询。 系统指令是AI的内部指南,用户可见。用户消息是第一条可见消息。用户说“用户上一次的问题”,但如果这是个新对话,就没有上一次问题。或许用户误以为自己有连续对话。 在系统指令中,有示例“快速排序”,但那是示例,是实际内容。用户的问题是关于CPU超比,与快速排序无关。 所以,我应该专注于用户当前的问题:“查找计算物理CPU超比的方法”,并忽略“参考站内引用”部分,因为它被标明为仅供参考。 核心问题:用户想知道如何计算物理CPU超比(oversubscription ratio)。 现在,内容要求: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 使用中文。 - 遵循LaTeX格式:行内数学用$...$,独立公式用$$...$$。 - 生成相关问题。 主题:物理CPU超比。这通常涉及云计算或虚拟化中,物理CPU被多个虚拟CPU共享时的比率。超比(oversubscription ratio)是指分配给虚拟机的vCPU数量与物理CPU核心数量的比率。 例如,如果有4个物理核心,但分配了8个vCPU给虚拟机,那么超比是2:1。 计算方法:超比 = 总vCPU数量 / 物理CPU核心数量。 但用户指定了“物理CPU超比”,可能意思是计算物理CPU的超比例。 在虚拟化中,超比通常是vCPU到pCPU的比率。 为了可靠,我需要基于知识回忆。 步骤: 1. 定义超比:在虚拟环境中,超比表示分配给所有虚拟机的vCPU总数与底层物理CPU核心数的比值。 2. 公式:假设有N个物理CPU核心,M个vCPU分配给所有虚拟机,则超比R = M / N。 3. 实际计算:在实际系统中,可以通过查询系统信息来获取N和M。 - 获取物理CPU核心数:在Linux中,使用`lscpu | grep "CPU(s)"`或`nproc`。 - 获取总vCPU数量:这取决于虚拟化平台。例如,在KVM/QEMU中,可以从配置文件或hypervisor工具获取。 4. 注意事项:超比过高可能导致性能下降,因为物理资源足。 5. 可靠来源:基于标准知识,我引用外部源,但确保准确性。 回答结构: - 开头解释概念。 - 提供公式。 - 描述计算步骤。 - 生成相关问题。 使用中文。 数学格式: - 行内公式:如超比 $R = \frac{M}{N}$。 - 独立公式:如果需要,但可能简单。 生成相关问题:至少3个,类似于示例。 相关问题想法: 1. 超比对系统性能有何影响? 2. 如何优化CPU超比以提高效率? 3. 在同虚拟化平台中如何查看超比? 完整回答: [用户可见层] 首先,解释物理CPU超比。 然后,给出计算方法。 最后,生成相关问题。 </think>### 物理CPU超比的计算方法 在虚拟化环境(如云计算或容器化)中,物理CPU超比(也称为CPU oversubscription ratio)指的是分配给所有虚拟机(或容器)的虚拟CPU(vCPU)总数量与底层物理CPU核心数量之间的比率。它用于衡量物理CPU资源的共享程度:比值越高,表示资源被过度共享,可能导致性能下降;过低则可能表示资源浪费。以下是逐步计算方法,基于标准虚拟化原理。 #### 1. **定义超比** - 设 $N$ 为物理CPU核心总数(pCPU cores)。 - 设 $M$ 为所有虚拟机分配的vCPU总数量。 - 则物理CPU超比 $R$ 定义为: $$ R = \frac{M}{N} $$ 其中: - $R < 1$ 表示资源未充分利用(undersubscription)。 - $R = 1$ 表示资源完全匹配(no oversubscription)。 - $R > 1$ 表示资源超(oversubscription)。 #### 2. **获取物理CPU核心数量 ($N$)** 在物理服务器或宿主机上,$N$ 可以通过操作系统命令查询: - **Linux系统示例**: - 使用 `lscpu` 命令:运行 `lscpu | grep "CPU(s):"`,获取核心数(例如,输出中 "Core(s) per socket" 和 "Socket(s)" 的乘积)。 - 或使用 `nproc` 命令:直接输出核心总数,如 `nproc` 返回 16。 - 公式:$N = \text{物理核心总数}$。 - **Windows系统示例**: - 使用任务管理器或 PowerShell 命令:`Get-WmiObject Win32_Processor | Select-Object NumberOfCores`。 #### 3. **获取虚拟CPU总数量 ($M$)** $M$ 是所有虚拟机分配的vCPU总和,具体取决于虚拟化平台: - **KVM/QEMU 环境**: - 查询虚拟机XML配置文件(通常位于 `/etc/libvirt/qemu/`),提取每个虚拟机的 `<vcpu>` 值,然后求和。 - 使用 `virsh` 命令:`virsh list --all` 列出虚拟机,再对每个运行 `virsh vcpucount <vm-name>` 求和。 - 公式:$M = \sum \text{所有虚拟机的vCPU数量}$。 - **VMware vSphere 环境**: - 通过 vCenter 或 ESXi CLI:使用 `esxcli vm process list` 查看每个虚拟机的配置,提取 vCPU 值求和。 - **容器环境(如 Docker/Kubernetes)**: - 对于容器,CPU求可以视为vCPU:使用 `kubectl describe nodes` 或 `docker stats` 获取所有容器的CPU求总数。 #### 4. **计算超比 ($R$)** 将获取的 $N$ 和 $M$ 代入公式: $$ R = \frac{M}{N} $$ **示例**: - 假设物理服务器有 $N = 16$ 个核心。 - 分配了3个虚拟机,分别有4、6和8个vCPU,则 $M = 4 + 6 + 8 = 18$。 - 超比 $R = \frac{18}{16} = 1.125$(即112.5%,表示轻度超)。 #### 5. **注意事项** - **可靠性**:超比计算应基于实际监控数据,避免高峰期采样误差。常用工具如 `top`(Linux)或性能监控器(Windows)可辅助验证负载。 - **性能影响**:高超比(如 $R > 2$)可能导致CPU争用和延迟上升;建议结合CPU利用率监控(如平均负载)来优化。例如,目标超比通常控制在1.5-2.0之间以平衡性能[^1]。 - **平台差异**:同虚拟化技术(如OpenStack或Hyper-V)可能有特定API获取 $M$,但核心公式变。 如需自动计算脚本,这里是一个简单的Python示例(适用于Linux KVM环境): ```python import subprocess # 获取物理CPU核心数 (N) nproc_output = subprocess.check_output(["nproc"], text=True).strip() N = int(nproc_output) # 获取所有虚拟机vCPU总和 (M) - 假设使用virsh virsh_list = subprocess.check_output(["virsh", "list", "--name"], text=True).splitlines() M = 0 for vm in virsh_list: if vm: # 忽略空行 vcpu_output = subprocess.check_output(["virsh", "vcpucount", vm], text=True) # 解析输出,例如 "maximum config 8" vcpu_count = int(vcpu_output.split()[2]) # 简化示例,实际需更健壮的解析 M += vcpu_count # 计算超比 R = M / N print(f"物理CPU核心数: {N}") print(f"总vCPU数量: {M}") print(f"超比: {R:.2f}") ```
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