UVa 10131 Is Bigger Smarter? (DP&LIS)

本文介绍了一种解决特定问题的方法,即从一组大象的数据中找出体重递增且智商递减的最大子序列。通过使用C++实现的排序和动态规划算法,解决了这一挑战,并提供了一个示例输入和相应的输出。

10131 - Is Bigger Smarter?

Time limit: 3.000 seconds 

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=114&page=show_problem&problem=1072

Some people think that the bigger an elephant is, the smarter it is. To disprove this, you want to take the data on a collection of elephants and put as large a subset of this data as possible into a sequence so that the weights are increasing, but the IQ's are decreasing.

The input will consist of data for a bunch of elephants, one elephant per line, terminated by the end-of-file. The data for a particular elephant will consist of a pair of integers: the first representing its size in kilograms and the second representing its IQ in hundredths of IQ points. Both integers are between 1 and 10000. The data will contain information for at most 1000 elephants. Two elephants may have the same weight, the same IQ, or even the same weight and IQ.

Say that the numbers on the i-th data line are W[i] and S[i]. Your program should output a sequence of lines of data; the first line should contain a number n; the remaining n lines should each contain a single positive integer (each one representing an elephant). If these n integers are a[1], a[2],..., a[n] then it must be the case that

   W[a[1]] < W[a[2]] < ... < W[a[n]]
and
   S[a[1]] > S[a[2]] > ... > S[a[n]]
In order for the answer to be correct, n should be as large as possible. All inequalities are strict: weights must be strictly increasing, and IQs must be strictly decreasing. There may be many correct outputs for a given input, your program only needs to find one.

Sample Input

6008 1300
6000 2100
500 2000
1000 4000
1100 3000
6000 2000
8000 1400
6000 1200
2000 1900

Sample Output

4
4
5
9
7

怎么排序?可以按照first和second均从大到小排,first优先。


完整代码:

/*0.016s*/

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN = 1001;

struct node
{
	int wei, iq, id;
	bool operator < (const node& a) const
	{
		return wei > a.wei || wei == a.wei && iq > a.iq;
		///iq也这么排是为了方便后面求dp时不用判断wei是否相等~
	}
} e[MAXN];
int dp[MAXN], path[MAXN];

void print(int x)
{
	printf("%d\n", e[x].id);
	if (path[x]) print(path[x]);
	else printf("%d\n", e[0].id);
}

int main()
{
	int n = 0, ans = 0, i, j;
	while (~scanf("%d%d", &e[n].wei, &e[n].iq))
		e[n].id = n + 1, dp[n++] = 1;
	sort(e, e + n);
	for (i = 1; i < n; ++i)
		for (j = 0; j < i; ++j)
			if (e[j].iq < e[i].iq && dp[j] + 1 > dp[i])
				path[i] = j, dp[i] = dp[j] + 1;
	for (i = 1; i < n; ++i)
		if (dp[ans] < dp[i])
			ans = i;
	printf("%d\n", dp[ans]);
	print(ans);
	return 0;
}

<think>嗯,用户遇到了一个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。 让我先分析一下这个错误信息。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: 第一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一些。 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,所以提前准备一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,需进一步降低并发度。 #### ✅ 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.csdn.net/jindunwan7388/article/details/80397700
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