uva 210 Concurrency Simulator

本文介绍了一个简单的并发模拟器实现,该模拟器通过处理多个任务序列来模拟并发操作。使用 C++ 编写,涉及字符串处理、容器管理和算法应用。文章详细展示了如何定义任务类型、分配时间开销以及处理任务间的依赖关系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:Concurrency Simulator


代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<deque>
using namespace std;

int n,q,t[6]= {0};
vector<string> vec[1005];
deque<int> que;
queue<int> wait;
int doit[1005]= {0};
string value[26];
bool state=0;

void make(int head) {
	int Time=0;
	while(Time<q) {
		string x=vec[head][doit[head]];
		if(x[0]=='p'&&x[1]=='r') {
			Time+=t[2];
			printf("%d: ",head);
			cout<<value[x[x.size()-1]-'a']<<endl;
		} else if(x[0]=='l'&&x[1]=='o') {
			Time+=t[3];
			if(state==false) state=true;
			else {
				wait.push(head);
				return ;
			}
		} else if(x[0]=='u'&&x[1]=='n') {
			Time+=t[4];
			state=false;
			if(!wait.empty()) {
				que.push_front(wait.front());
				wait.pop();
			}
		} else if(x[0]=='e'&&x[1]=='n') {
			return ;
		} else {
			Time+=t[1];
			value[x[0]-'a']=x.substr(4,x.size()-4);
		}

		if(doit[head]==vec[head].size()-1) return ;
		doit[head]++;
	}
	que.push_back(head);
	return ;
}

void init() {
	n=0,q=0;
	memset(doit,0,sizeof(doit));
	for(int i=0; i<26; i++) value[i]="0";
	for(int i=1; i<1005; i++) vec[i].clear();
	que.clear();
	queue<int> tt;
	wait=tt;
	state=false;
}

int main() {
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--) {
		init();
		scanf("%d",&n);
		for(int i=1; i<=5; i++) {
			scanf("%d",&t[i]);
		}
		scanf("%d",&q);
		getchar();
		string a;
		for(int i=1; i<=n; i++) {
			while(getline(cin,a)&&a!="end") {
				vec[i].push_back(a);
			}
			vec[i].push_back("end");
		}

		for(int i=1; i<=n; i++) {
			que.push_back(i);
		}
		while(!que.empty()) {
			int head=que.front();
			que.pop_front();
			make(head);
		}
		if(T) printf("\n");
	}
	return 0;
}


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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