UVa Problem 10131 Is Bigger Smarter? (越大越聪明?)

本文介绍了一种算法挑战,旨在寻找体重递增且智商递减的大象序列。通过将数据排序并运用动态规划技术,该算法能高效地找出符合条件的最长序列。
// Is Bigger Smarter? (越大越聪明?) // PC/UVa IDs: 111101/10131, Popularity: B, Success rate: high Level: 2 // Verdict: Accepted // Submission Date: 2011-10-10 // UVa Run Time: 0.032s // // 版权所有(C)2011,邱秋。metaphysis # yeah dot net // // [问题描述] // 一些人认为,大象的体型越大,脑子越聪明。为了反驳这一错误观点,你想要分析一组大象的数据,找出尽量 // 多的大象组成一个体重严格递增但 IQ 严格递减的序列。 // // [输入] // 输入包含若干大象的数据,每行一头大象,直到输入结束。每头大象的数据包括两个整数:第一个是以千克为 // 单位的体重,第二个是以整百为单位的 IQ 指数。两个整数均在 1 到 10000之间。输入最多包含 1000 头 // 大象。两头大象可能有相同的体重,或者相同的 IQ,甚至体重和 IQ 都相同。 // // [输出] // 输出第一行应当包括一个整数 n,为找到的大象序列的长度。接下来的 n 行,每行包含一个正整数,表示一 // 头大象。用 W[i] 和 S[i] 表示输入数据中第 i 行的两个数,则若找到的这一序列为 a[1],a[2], // ... ,a[n],则必须有: // // W [a[1]] < W [a[2]] < ... < W [a[n]] 和 S[a[1]] > S[a[2]] > ... > S[a[n]]i // // 这里的 n 应当是最大可能值。所有不等关系均为严格不相等:体重严格递增,而 IQ 严格递减。 // 如果存在多组解,你的程序只需输出任何一个解。 // // [样例输入] // 6008 1300 // 6000 2100 // 500 2000 // 1000 4000 // 1100 3000 // 6000 2000 // 8000 1400 // 6000 1200 // 2000 1900 // // [样例输出] // 4 // 4 // 5 // 9 // 7 // // [解题方法] // 求解之前先将大象按体重增序排列,若两头大象体重相同,则按 IQ 降序排列,排序以后,问题转化为求 IQ // 的一个最长递减子序列 (Longest Decreasing Subsequence,LDS),在计算时,有附加条件,即体 // 重应该是递增的,那么可以使用一个数组 length[] 记录第 i 头大象能得到的 LDS 长度,当处理第 // i + 1 头大象的数据时,从前 i 头大象中找体重小于第 i + 1 头大象但是 IQ 大于第 i + 1 头大象 // 的 LDS 最长的大象序号,更新第 i + 1 大象的 LDS 长度,并记录第 i + 1 头大象是接在那头大象后 // 得到的 LDS,这可以通过设立一个 parnet[] 数组来记录。 #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; #define MAXN 1000 class elephant { public: int index; int weight; int iq; bool operator<(const elephant &other) const { if (weight != other.weight) return weight < other.weight; return iq > other.iq; } }; elephant elephants[MAXN]; int length[MAXN]; // 记录大象所能得到的 LDS 长度。 int parent[MAXN]; // 记录选择。 // 使用递归以便逆序输出答案。 void backtrack(int index) { if (parent[index] != -1) backtrack(parent[index]); cout << (elephants[index].index + 1) << endl; } int main(int ac, char *av[]) { int index = 0, weight, iq; while (cin >> weight >> iq) elephants[index++] = (elephant){index, weight, iq}; // 按体重升序排列,找 IQ 的最长递减序列,也 // 可以按 IQ 降序排列,找体重的最长递增序列。 sort(elephants, elephants + index); // 初始 LDS 长度均设为 1。 for (int i = 0; i < index; i++) { length[i] = 1; parent[i] = -1; } // DP 求 LDS 长度。 int maxLength = 0, maxIndex = 0; for (int i = 0; i < index; i++) { int iq = elephants[i].iq; int weight = elephants[i].weight; for (int j = 0; j < i; j++) { if (elephants[j].weight < weight && elephants[j].iq > iq) if (length[i] <= length[j]) { length[i] = length[j] + 1; parent[i] = j; } } if (maxLength < length[i]) { maxLength = length[i]; maxIndex = i; } } // 利用递归反向输出结果。 cout << maxLength << endl; backtrack(maxIndex); return 0; }

<think>嗯,用户遇到了个RuntimeError: setting cpu is bigger than cpu of server的错误。这个错误看起来和系统资源分配有关,用户想知道原因和解决方法。 让我先分析下这个错误信息。从字面意思看,是程序设置的CPU数量超过了服务器实际可用的CPU数量。这通常发生在用户或程序试图分配超过物理限制的计算资源时。比如在虚拟机配置、容器资源限制或并行计算任务中容易出现这种情况。 用户可能是在运行某种计算密集型任务,比如机器学习训练、科学计算或者大数据处理。也可能是配置了虚拟环境或容器。用户没有提供具体环境,所以需要给出通用性解决方案。 参考之前提供的引用内容,虽然引用[3]提到过虚拟机CPU分配问题,但其他引用主要涉及PyTorch相关的CUDA错误,和当前问题关联不大。不过资源分配的基本原则是相通的:请求的资源不能超过物理可用资源。 这个问题可以从几个层面解决: 首先是诊断层面,需要先确认服务器的实际CPU核心数。Linux系统可以用nproc或lscpu命令,Windows可以用任务管理器查看。用户可能不清楚如何查看,所以需要给出具体命令。 然后是配置调整层面。如果用户使用的是虚拟机或容器,需要检查配置参数是否合理。比如Docker的--cpus参数,KVM虚拟机的CPU核心数设置等。对于并行计算框架如PyTorch的DataLoader,要注意workers数量设置。 最后是程序优化层面。有些程序会自动检测可用CPU核心数,但有时会误判。可能需要显式指定资源使用量,比如在Python中用os.cpu_count()获取实际核心数后再设置线程池大小。 用户可能遇到的典型场景包括: 1. 在Docker中运行程序时设置了--cpus参数大于主机CPU数 2. 在PyTorch DataLoader中设置了num_workers过大 3. 手动配置了线程池大小超过实际核心数 4. 虚拟机分配的核心数超过宿主机实际核心数 解决方案需要分步骤: 第步总是先确认实际可用CPU资源 第二步检查程序或环境的资源配置参数 第三步调整参数到合理范围,通常建议保留1-2个核心给系统进程 还要提醒用户注意逻辑核心和物理核心的区别,超线程技术会让系统显示的核心数翻倍,但实际计算性能可能达不到真正的物理核心数量。所以在分配资源时要保守些。 相关的问题可以拓展到内存分配错误、GPU资源超限等情况,因为资源分配原则是类似的。用户可能后续会遇到类似问题,所以提前准备些相关问题会很有帮助。</think>根据错误信息 `RuntimeError: setting cpu is bigger than cpu of server`,这是程序请求的CPU资源超过服务器物理限制导致的常见问题。以下是详细分析和解决方案: --- ### **问题原因** 1. **资源超配** 程序或配置文件中显式指定的CPU核心数(如 `num_workers=8`)超过了服务器实际可用的物理/逻辑核心数。 *示例*:服务器仅4核,但代码中设置了 `num_workers=6`。 2. **虚拟化环境配置错误** 在虚拟机(VM)或容器(如Docker)中,为实例分配的虚拟CPU(vCPU)数量超过了宿主机的物理CPU资源上限。 3. **并行计算框架的误用** 使用 PyTorch 的 `DataLoader`、TensorFlow 的 `tf.data` 或多进程库(如 Python `multiprocessing`)时,`num_workers` 或进程数设置过高。 4. **自动化工具的错误检测** 某些库(如 `torch`)可能因系统兼容性问题错误检测了可用CPU数量,但此情况较少见。 --- ### **解决方案** #### ✅ 步骤1:确认服务器实际CPU资源 - **Linux/macOS 终端命令**: ```bash nproc # 显示可用逻辑核心数 lscpu | grep "CPU(s)" # 查看详细CPU信息(物理核、逻辑核) ``` - **Windows**: 任务管理器 → “性能”选项卡 → “CPU” 部分查看核心数。 #### ✅ 步骤2:调整程序配置 - **降低并行工作进程数**: 在代码中显式降低 `num_workers` 或线程数,**保留至少1个核心给系统进程**。 ```python # PyTorch DataLoader 示例 import os max_workers = max(1, os.cpu_count() - 1) # 推荐:总核心数-1 dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=max_workers) ``` - **移除硬编码的CPU设置**: 检查代码中是否包含类似 `torch.set_num_threads(12)` 的语句,改为动态获取: ```python import torch torch.set_num_threads(min(4, os.cpu_count())) # 限制最大4线程 ``` #### ✅ 步骤3:检查虚拟化环境配置 - **Docker**: 启动容器时通过 `--cpus` 限制CPU用量: ```bash docker run --cpus=2.0 your_image # 限制容器最多使用2核 ``` - **虚拟机(如VMware/KVM)**: 在管理界面降低分配给虚拟机的CPU核心数,确保不超过宿主机资源。 #### ✅ 步骤4:验证系统资源监控 - 运行程序时实时监控CPU使用率: ```bash htop # Linux/macOS(需安装) top # 所有Unix系统 ``` 若发现所有核心满载,需进步降低并发度。 #### ✅ 步骤5:处理特殊框架的兼容性问题 - **PyTorch 特定情况**: 若错误由 `torch` 自动检测引发,尝试强制指定线程数: ```python import torch torch.set_num_interop_threads(1) # 限制线程间操作 torch.set_num_threads(2) # 限制并行计算线程 ``` --- ### **预防措施** 1. **动态获取资源上限**: 代码中始终通过 `os.cpu_count()` 动态获取核心数,避免硬编码。 2. **资源预留机制**: 为系统进程保留1-2个核心,例如:`num_workers = max(1, os.cpu_count() - 2)`。 3. **容器化部署规范**: 在 Dockerfile 或 K8s 配置中明确设置资源请求(requests)和限制(limits)。 --- ### 相关问题 1. **如何诊断 PyTorch 的 `DataLoader` 因 `num_workers` 过高导致的内存溢出?** 2. **在 Docker 中如何正确限制容器的 CPU 和内存使用量?** 3. **多进程编程中,如何避免子进程数量超过系统负载?** 4. **服务器物理 CPU 核心与逻辑核心的区别是什么?如何影响程序性能?** > 引用[3]提到虚拟机编译时需合理分配CPU资源,否则会引发性能问题或失败[^3]。本文解决方案也适用于类似资源超配场景。 [^3]: 对于opencv编译要花很久,所以在之前我就建议全部分配CPU给虚拟机... 原文:https://blog.youkuaiyun.com/jindunwan7388/article/details/80397700
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