UVA10559 Blocks

本文介绍了一个基于区间动态规划的问题解决方案,通过使用三维数组记录状态,实现了对方块消除问题的有效求解。该算法针对一系列相同颜色的方块进行操作,旨在找到最佳消除方案以获得最大分数。

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#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

const int maxn=200+10;
int n,A[maxn],d[maxn][maxn][maxn];
int dp(int i,int j,int k)//表示对区间[i,j]后面还跟了k个和A[j]相同颜色的方块
{
    if(i>j)return 0;
    int& ans=d[i][j][k];
    if(ans>=0)return ans;
    int p=j;
    while(p>=i&&A[p]==A[j])p--;//
    p++;
    ans=dp(i,p-1,0)+(j-p+1+k)*(j-p+1+k);//直接消去这一段
    for(int q=i;q<p;q++)//
    {
        if(A[q]==A[j]&&A[q]!=A[q+1])
        {
            ans=max(ans,dp(q+1,p-1,0)+dp(i,q,j-p+1+k));
            //先消去[q+1,p-1]这一段q+1,p-1不同于j,因为后来消去也没有好处;然后还剩下一段接着处理。
        }
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    for(int kase=1;kase<=T;kase++)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d",&A[i]);
        memset(d,-1,sizeof(d));
        printf("Case %d: %d\n",kase,dp(0,n-1,0));
    }
    return 0;
}
### 共享显存在计算机体系结构中的作用 共享显存是一种设计策略,在现代计算架构中被广泛应用于提高性能和简化编程模型。通过允许处理器(CPU 或 GPU)和其他组件访问同一片内存区域,可以减少数据传输开销并提升整体效率[^1]。 具体来说,共享显存在以下几个方面发挥重要作用: - **降低延迟**:由于 CPU 和 GPU 使用相同的物理内存空间,因此无需频繁地将数据从主机内存复制到设备内存再返回,从而显著减少了通信延迟。 - **节省带宽资源**:传统的分离式存储方案通常需要较高的 PCIe 带宽来完成大量的数据交换;而统一地址空间则能有效缓解这一瓶颈问题[^2]。 - **增强灵活性与易用性**:程序员不需要手动管理复杂的缓冲区分配过程即可轻松编写跨平台的应用程序代码片段,这不仅提高了开发效率还降低了错误发生的可能性[^3]。 ### 实现方法 为了达成上述目标,以下是几种常见的实现技术路径之一——基于硬件支持下的虚拟寻址机制: #### 统一虚拟地址空间 (UVA) 在这种模式下, 所有的处理单元都看到的是同一个连续逻辑上的大块线性地址范围内的所有可用位置; 这意味着无论何时何地发起读写请求都可以直接定位到实际的目标对象所在之处而不必关心它到底属于哪一部分特定类型的子系统内部私有领域之外还是外部公共接口之间相互连接起来形成更大规模的整体网络拓扑结构之中的一部分[^4]. ```c++ // 示例 C++ 伪代码展示如何利用 UVA 编程 void kernel(float* ptr) { *ptr += 1.f; } int main() { float data[10]; // 初始化数据... // 调用 CUDA/ROCm API 启动内核函数 launch_kernel<<<blocks, threads>>>(data); } ``` 这里展示了简单的例子说明当我们在定义 `kernel` 函数时传入指向某数组首元素的指针作为参数传递给 GPU 上运行的任务实例化副本之后就可以像对待本地变量那样对其进行修改操作了因为它们实际上共享着同样的基础映射关系所以根本不用考虑额外的数据搬运成本等问题的存在与否情况差异影响程度大小等因素考量进去后再做决定是否采用此类设计方案比较好一点呢? ### 总结 综上所述,共享显存在优化异构计算环境方面的潜力巨大,尤其是在当前 AI 训练推理需求日益增长的大背景下显得尤为重要。然而值得注意的是并非所有的应用场景都能够从中受益最大化的前提条件下才应该去尝试引入这种新技术手段加以解决现有难题挑战才行哦!
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