hdoj 3507 Print Article

Android15 AndroidV冻结和解冻的场景 cgroup 最初由 Google 工程师 Paul Menage 和 Rohit Seth 在 2006 年提出,是一种细粒度资源控制的Linux内核机制。于 2007 年合并到 Linux 内核主线中。然而 Google 原生系统直到 Android 11 或更高版本上才支持 CACHE 应用的 CPU 冻结功能。当应用切换到后台并且没有其他活动时,系统会在一定时间内通过状态判断,将进程 ID 迁移到冻结的 cgroup 节点上,实现冻结 CACHE 应用。 阅读详情

  我的第一道斜率优化dp。

  首先,O(n^2)复杂度的dp是很容易想到的。现在我们需要用斜率优化把每次转移的复杂度优化到O(1)。考虑从dp(a)和dp(b)转移到dp(i),若从dp(a)转移要优,则有dp(a)+(sum(i)-sum(a))^2+M<dp(b)+(sum(i)-sum(b))^2+M,移项得到(dp(a)+sum(a)^2-dp(b)-sum(b)^2)/(2*(sum(a)-sum(b)))<sum(i)。设Y(x)=dp(x)+sum(x)^2,X(x)=2*sum(x),代入后得到(Y(a)-Y(b))/(X(a)-X(b))<sum(i),这不就是斜率吗!

  于是可以得到这样的关系:(Y(a)-Y(b))/(X(a)-X(b))<sum(i) <=> 由a转移较优;(Y(a)-Y(b))/(X(a)-X(b))>sum(i) <=> 由b转移较优。假设有从左到右的a,b,c三个点,如果ab的斜率大于bc的斜率,那么dp(i)一定不会由b转移得到。用一个单调队列去维护递增的斜率(就像凸包一样),就可以迅速完成状态转移。

  当状态转移的优劣可以用一个形如“斜率”的式子比较的时候,就可以考虑斜率优化了!另外要注意,能不用除法和浮点数的时候,就不要去用。


#include <iostream>    
#include <stdio.h>    
#include <cmath>    
#include <algorithm>    
#include <string>  
#include <string.h>    
#include <memory.h>    
#include <vector>    
#include <queue>    
#include <stack>
#include <set>

using namespace std;

#define ll long long 

int n,m;

ll c[500010];
ll sum[500010];
ll dp[500010]; 

const ll INF = 1e18;

inline ll getY(int id){
    return sum[id]*sum[id] + dp[id];
}

inline ll getX(int id){
    return 2*sum[id];
}

int que[500010];

int main(){
    while(cin>>n>>m){
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%I64d",&c[i]);
            sum[i] = sum[i-1] + c[i];
        }
        
        int head = 0;
        int tail = 0;
        
        que[tail++] = 0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            while(head+1<tail && (getY(que[head+1])-getY(que[head])) <= sum[i] * (getX(que[head+1])-getX(que[head])) ){
                head++;
            }
            
            int j = que[head];
            dp[i] = (sum[i]-sum[j])*(sum[i]-sum[j])+m+dp[j];
        
            while(head+1<tail && (getY(que[tail-1])-getY(que[tail-2])) * (getX(i)-getX(que[tail-1])) >= 
                    (getY(i)-getY(que[tail-1])) * (getX(que[tail-1])-getX(que[tail-2])) ){
                tail--;
            }
            que[tail++] = i;
        }
        
//        for(int i=1;i<=n;i++){
//            dp[i] = INF;
//            for(int j=0;j<i;j++){
//                dp[i] = min(dp[i],(sum[i]-sum[j])*(sum[i]-sum[j])+m+dp[j]);
//            }
//        }

        cout<<dp[n]<<endl;        
    }
    return 0;
}


YOLO项目部署:从Python脚本到Docker容器的企业级交付全流程 YOLO模型企业级Docker部署方案 核心挑战 环境一致性:解决"本地能跑,服务器崩掉"问题 可扩展性:支持单实例到多实例扩展 稳定性:确保99.9%可用性 部署流程 项目改造:模块化代码,分离配置 Docker镜像:支持CPU/GPU环境 API服务:封装推理逻辑 监控告警:实现自动化运维 技术方案 需求 解决方案 环境一致性 Docker镜像+依赖冻结 可扩展性 K8s+负载均衡 稳定性 健康检查+自动重启 项目结构 模块化代码组织 外部化配置管理 精确依赖版本控制 摘要重点:通过 阅读详情

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