CF1478C. Nezzar and Symmetric Array(伪)题解

博客解析了Codeforces竞赛中的题目CF1478C,讨论了如何根据给定的d数组判断是否存在合法的a数组。文章指出d数组的元素必须是偶数且成对出现,通过公式推导出a数组的性质,并提供了C++代码实现。

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题面:https://codeforces.com/contest/1478/problem/C#

题意:

a数组有2n个元素,两两不同,且每个数和它的绝对值同时出现。如[-3,3,-1,1]。

根据公式 d i = ∑ j = 1 2 n ∣ a i − a j ∣ d_{i}=\sum_{j=1}^{2 n}\left|a_{i}-a_{j}\right| di=j=12naiaj 求得d数组。即:d数组中每个元素,为a数组相应元素和其他所有元素绝对值的和。

已知d数组,求是否存在合法的a数组。

思路:

显然,d数组和a数组中,元素的顺序没什么卵用

假设a数组从大到小排好了序,只考虑a数组中的正数(也就是前n个)

容易发现

d i = ∑ j = 1 n m a x ( 2 a i , 2 a j ) d_i= \sum_{j=1}^{n} max(2a_i,2a_j) di=j=1nmax(2ai,2aj)

看图!
在这里插入图片描述

举个例子

例如a=[6,3,1,-1,-3,-6]

d 1 = 2 ∗ 6 + 2 ∗ 6 + 2 ∗ 6 = 36 d_1=2*6+2*6+2*6=36 d1=26+26+26=36,因为 m a x ( 6 , 6 ) = 6 , m a x ( 6 , 3 ) = 6 , m a x ( 6 , 1 ) = 6 max(6,6)=6, max(6,3)=6, max(6,1)=6 max(6,6)=6,max(6,3)=6,max(6,1)=6

d 2 = 2 ∗ 6 + 2 ∗ 3 + 2 ∗ 3 = 24 d_2=2*6+2*3+2*3=24 d2=26+23+23=24,因为 m a x ( 3 , 6 ) = 6 , m a x ( 3 , 3 ) = 3 , m a x ( 3 , 1 ) = 3 max(3,6)=6, max(3,3)=3, max(3,1)=3 max(3,6)=6,max(3,3)=3,max(3,1)=3

d 3 = 2 ∗ 6 + 2 ∗ 3 + 2 ∗ 1 = 20 d_3=2*6+2*3+2*1=20 d3=2

### 解决方案 在尝试导入 `torch.distributed._symmetric_memory` 模块时遇到的错误可能是因为 PyTorch 的版本不支持该模块,或者安装过程中存在问题。以下是详细的分析和解决方案: #### 1. 版本兼容性问题 PyTorch 是一个快速迭代的库,某些功能可能会随着新版本发布而引入或更改。如果使用的 PyTorch 版本较旧,则可能导致无法找到 `_symmetric_memory` 模块。建议检查当前安装的 PyTorch 版本并升级到最新稳定版。 可以通过以下命令查看已安装的 PyTorch 版本: ```bash pip show torch ``` 如果发现版本过低,可以卸载现有版本并重新安装最新的 PyTorch: ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 上述命令适用于 CPU 版本的 PyTorch 安装[^1]。如果是 GPU 环境,请根据官方文档选择合适的 CUDA 配置进行安装。 #### 2. 虚拟环境配置问题 虚拟环境中可能存在依赖冲突或其他安装异常情况。为了排除这些问题,可以创建一个新的虚拟环境并重新安装必要的包: ```bash python -m venv new_torch_env source new_torch_env/bin/activate pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 3. 功能模块未启用 部分分布式训练相关的功能需要特定编译选项才能启用。如果 PyTorch 在构建时不包含这些选项,则即使版本匹配也可能找不到相应模块。这种情况下,推荐直接从源码编译 PyTorch 或者切换至预编译二进制文件中的完整版本。 #### 4. 错误验证与调试 确认是否仅针对此单一模块存在加载失败的情况。可运行如下测试脚本来进一步定位问题: ```python import torch try: import torch.distributed._symmetric_memory print("Module loaded successfully.") except ImportError as e: print(f"Error importing module: {e}") ``` --- ### 总结 通过更新 PyTorch 至最新版本、重建干净的虚拟环境以及确保正确激活所需的功能集,通常能够有效解决此类导入错误。若仍持续出现问题,考虑查阅具体版本的发行说明以了解是否存在已知限制或替代实现方式。
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