计算指定节点*p所在的层数

本文介绍了一个用于计算二叉树中指定结点所在层数的算法。该算法通过递归方式实现,能够有效地确定结点的位置,并返回其所在的层数。如果树为空或者指定结点不存在于树中,则分别返回0和-1。

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计算二叉树指定结点p的层数(设树根为第一层

假设二叉树采用链表存储结构,请设计一个函数 int level(struct node *t,struct *p) 求二叉树t中指定结点p的层数(设树根为第一层)。说明:若树t为空,则返回0;若p不在t中返回-1,允许自行设计函数供level调用。
strut node{
int info;
struct node *left;
struct node *right;
}

int level(struct node *t,struct *p)
{
……
}

算法设计如下

//递归查找,找到后返回层数depth

int level(struct node *t,struct node *p) {
return t ? _level(t, p, 1) : 0;
}
int __level(struct node *cur, struct node *goal, int depth) {
if (cur == NULL) return 0;
if (cur == goal) return depth;
int l = __level(cur->left, goal, depth + 1);
if (l > 0) return l;
int r = __level(cur->right, goal, depth + 1);
if (r > 0) return r;
return -1
}

参考资料

https://zhidao.baidu.com/question/417870986.html

<think>我们正在处理用户的问题:如何在VSCode中配置调试环境以连接到SLURM指定计算节点。 根据引用内容,我们了解到: 1. 用户希望避免在登录节点(login node)上调试,而希望直接连接到计算节点(compute node)进行调试。 2. 引用[1]提供了一种通过SSH配置实现本地直接连接到计算节点的方法。 3. 引用[2]提到了在.bashrc中设置环境以便vscode连接时自动激活环境。 4. 引用[3]则指出在SLURM管理的集群中,通常需要通过sbatch提交作业,但调试时可能需要直接连接。 我们的目标:配置VSCode,使得调试会话能够在SLURM集群的指定计算节点上运行。 解决方案思路: 1. 确保本地到登录节点、登录节点计算节点的SSH连接畅通(无密码登录)。 2. 配置本地的SSH配置文件(~/.ssh/config),使得可以通过一个跳板(登录节点)连接到计算节点。 3. 在VSCode中,使用Remote-SSH扩展连接到计算节点(而不是登录节点)。 但是,这里有一个问题:计算节点通常不直接对外暴露,且可能动态分配。因此,我们可能需要先通过SLURM分配一个计算节点(例如,申请一个交互式作业),然后再连接。 然而,用户希望调试时直接连接到指定计算节点,这意味着我们需要先获得一个计算节点(比如通过salloc或srun启动一个交互式会话并获取节点名),然后配置SSH通过登录节点跳转到该计算节点。 具体步骤: 步骤1:配置SSH免密登录 - 确保本地到登录节点、登录节点计算节点(通过内部网络)可以无密码登录(使用公钥认证)。 步骤2:获取计算节点名称 - 在登录节点上,通过SLURM命令申请一个交互式会话(例如:salloc --nodes=1 --ntasks-per-node=1 --gres=gpu:1 -p debug),然后使用squeue查看分配到的节点名称。 - 或者,如果已经有一个正在运行的任务,可以使用squeue获取节点名。 步骤3:配置本地SSH config文件 - 编辑本地~/.ssh/config,添加如下配置(假设登录节点别名为loginnode,计算节点别名为computenode): Host loginnode HostName <登录节点的IP或域名> User <用户名> Port 22 Host computenode HostName <计算节点的内部名称(如s001)> # 注意:这是从登录节点看到的名字 User <用户名> ProxyJump loginnode # 或者使用 ProxyCommand ssh -W %h:%p loginnode 步骤4:在VSCode中连接 - 安装Remote-SSH扩展。 - 使用扩展连接到computenode(在VSCode的远程资源管理器中输入computenode)。 但是,这里有一个问题:计算节点可能是动态分配的,每次分配的节点可能不同。因此,我们需要一个动态的方法。 替代方案(动态获取节点): 1. 在本地编写一个脚本,用于申请一个交互式作业并返回节点名(可能需要等待分配)。 2. 在SSH配置中使用ProxyCommand动态执行脚本获取节点名并连接。 然而,动态方法较为复杂。如果用户需要调试长时间运行的任务,通常的做法是: - 先通过salloc申请一个交互式会话(并记录节点名)。 - 然后通过SSH连接到该节点。 - 在VSCode中连接到该节点进行调试。 但是,如果用户希望调试一个已经运行的任务,则需要知道该任务所在的节点。 另外,引用[1]中提供的方法就是通过配置SSH跳转来实现直接连接计算节点,但前提是计算节点已经分配好并且可以访问。 因此,我们给出两种场景的解决方案: 场景1:调试新程序(需要动态分配节点) - 通过SLURM分配一个交互式作业,并获取节点名。 - 配置SSH跳转(可以事先配置好登录节点,然后临时修改computenode的HostName为实际节点名)。 - 或者,使用一个脚本动态更新SSH配置中的HostName。 场景2:调试已经运行的任务(节点已知) - 直接使用已知节点名配置SSH跳转。 为了简化,我们假设用户已经知道节点名(或可以固定使用某个节点),并按照引用[1]的方法配置。 详细步骤: 1. 配置SSH免密登录: - 在本地生成密钥对(如果还没有):`ssh-keygen -t rsa`(一直回车) - 将本地公钥(~/.ssh/id_rsa.pub)内容添加到登录节点的~/.ssh/authorized_keys文件中。 - 登录到登录节点,同样在登录节点上生成密钥对(如果还没有),并将登录节点的公钥添加到计算节点的~/.ssh/authorized_keys文件中(注意:计算节点需要允许从登录节点无密码登录)。 2. 测试从登录节点计算节点的SSH:在登录节点上执行 `ssh <计算节点名>` 应该可以直接登录。 3. 在本地编辑~/.ssh/config文件(示例): # 登录节点配置 Host loginnode HostName login.cluster.edu # 登录节点的实际地址 User your_username Port 22 # 计算节点配置(假设计算节点名为gpunode01,但实际需要动态或指定) Host computenode HostName gpunode01 # 这里可以先用一个已知的节点名,或者每次申请后修改 User your_username ProxyJump loginnode 注意:如果计算节点名每次不同,可以在申请节点后,临时修改这个配置文件中的HostName为实际节点名。 4. 在VSCode中安装Remote-SSH扩展,然后添加新的SSH目标:选择SSH Targets,点击+,输入computenode(即上面配置的Host别名),然后连接。 5. 连接后,VSCode会在计算节点上安装服务器端组件(第一次连接时),之后就可以在计算节点上操作了。 6. 调试:在计算节点上打开项目文件夹,配置调试环境(例如选择Python解释器,设置调试配置等)。 然而,这种方法需要每次手动修改config文件中的节点名。为了自动化,我们可以写一个脚本: - 申请交互式任务并获取节点名(例如:salloc --nodes=1 --ntasks-per-node=1 --gres=gpu:1 -p debug --pty /bin/bash,然后在另一个终端用squeue查看任务分配的节点)。 - 将节点名写入~/.ssh/config中对应Host的HostName。 但更高级的做法是使用ProxyCommand动态获取节点名,但实现起来较复杂。 另外,引用[3]提到,在SLURM集群中运行程序需要提交作业。如果我们直接在计算节点上运行程序而不通过SLURM,可能会被管理员禁止(因为绕过资源管理)。因此,调试时最好使用交互式作业分配。 因此,我们建议的调试流程: 1. 通过SLURM申请一个交互式作业(并获取节点名): salloc --nodes=1 --ntasks-per-node=1 --gres=gpu:1 -p debug -t 1:00:00 执行后,会分配一个节点并进入该节点的shell(注意:这个shell就在计算节点上)。 2. 记下节点名(比如通过`hostname`命令,但注意:在交互式作业中,你已经在计算节点上,所以hostname就是计算节点名)。 3. 在另一个本地终端,修改~/.ssh/config中computenode的HostName为这个节点名。 4. 在VSCode中通过Remote-SSH连接到computenode。 5. 在VSCode中打开项目,进行调试。 6. 调试结束后,退出交互式作业(输入exit)。 注意:在调试过程中,不要退出交互式作业的终端(保持作业运行)。 为了进一步简化,我们可以写一个脚本自动申请节点并更新SSH配置,然后启动VSCode连接。但这里先不展开。 关于引用[2]中提到的环境问题:在计算节点的.bashrc中设置好环境变量和激活conda环境,这样VSCode连接时就会自动激活所需环境。 总结:通过SSH跳转配置,结合SLURM的交互式作业,我们可以在VSCode中连接到指定计算节点进行调试。 下面,我们将按照用户要求的结构化方式回答,并生成相关问题。</think>### 在 VSCode 中配置调试环境连接 SLURM 指定计算节点 #### 核心原理 通过 SSH 跳板机(ProxyJump)实现本地→登录节点计算节点的二级连接,结合 SLURM 资源分配机制,确保调试会话直接在计算节点执行。关键点包括: 1. **免密认证**:配置本地到登录节点、登录节点计算节点的 SSH 免密登录 2. **动态节点获取**:通过 SLURM 命令申请计算资源并获取节点名 3. **SSH 隧道**:使用 `ProxyJump` 建立穿透连接 --- ### 详细配置步骤 #### 步骤 1:配置 SSH 免密登录 ```bash # 本地生成密钥对(若无可跳过) ssh-keygen -t rsa # 全部回车默认 # 将公钥上传到登录节点 scp ~/.ssh/id_rsa.pub username@login_node_ip:~/.ssh/ # 在登录节点上操作 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys # 测试登录节点免密 ssh username@login_node_ip ``` #### 步骤 2:配置计算节点免密 ```bash # 在登录节点生成密钥对 ssh-keygen -t rsa # 将登录节点公钥复制到计算节点 ssh-copy-id compute_node_name # 如 gpu001 ``` #### 步骤 3:获取计算节点名称 通过 SLURM 申请交互式会话并记录节点名: ```bash # 申请 GPU 节点(示例) salloc -N 1 -p gpu-debug --gres=gpu:1 --time=1:00:00 # 查看分配的节点名称 squeue -u $USER -o "%N" # 输出示例:gpu002 ``` #### 步骤 4:配置本地 SSH 隧道 编辑 `~/.ssh/config`: ```config # 登录节点配置 Host loginnode HostName login.cluster.edu # 登录节点IP/域名 User your_username Port 22 # 计算节点配置(动态更新 HostName) Host computenode HostName gpu002 # 替换为步骤3获取的节点名 User your_username ProxyJump loginnode # 关键跳转指令 ``` #### 步骤 5:VSCode 连接计算节点 1. 安装 **Remote - SSH** 扩展 2. 按 `F1` → 选择 **Remote-SSH: Connect to Host** 3. 输入 `computenode`(对应 SSH 配置中的 Host 名称) 4. 首次连接自动安装服务端组件 #### 步骤 6:调试环境验证 在 VSCode 终端执行: ```bash # 检查是否在计算节点 hostname # 应显示 gpu002 等节点名 # 检查 GPU 资源 nvidia-smi # 确认 GPU 可见 ``` --- ### 调试 SLURM 作业的两种模式 #### 模式 1:交互式调试(推荐) ```bash # 在 VSCode 终端申请交互会话 srun --pty -p gpu-debug --gres=gpu:1 --nodes=1 /bin/bash # 此时直接在计算节点启动调试会话 python -m debugpy --listen 5678 your_script.py ``` 在 VSCode 中配置 `launch.json`: ```json { "name": "Remote SLURM Debug", "type": "python", "request": "attach", "connect": {"host": "computenode", "port": 5678}, "pathMappings": [{"localRoot": "${workspaceFolder}", "remoteRoot": "."}] } ``` #### 模式 2:直接附加到运行中作业 ```bash # 提交作业时启用调试端口 srun -p gpu-debug --gres=gpu:1 python -m debugpy --listen 0.0.0.0:5678 your_script.py # 获取作业所在节点 squeue -u $USER -o "%R" # 记录节点名 ``` 更新 SSH 配置中的 `HostName` 后附加调试器。 --- ### 常见问题解决 1. **连接超时**: - 检查计算节点防火墙:`ssh computenode "sudo ufw status"` - 确认 SLURM 作业状态:`scontrol show job <jobid>` 2. **环境变量不加载**: ```bash # 在计算节点的 ~/.bashrc 添加 source /etc/profile source ~/.bash_profile conda activate your_env # 若使用 Conda[^2] ``` 3. **GPU 不可见**: - 确认作业资源请求:`--gres=gpu:1` - 检查驱动兼容性:`nvidia-smi -L` > 提示:调试结束后释放资源 `scancel <jobid>`[^3] --- ### 相关问题 1. 如何在不申请新作业的情况下附加到运行中的 SLURM 任务进行调试? 2. SLURM 集群中调试多节点并行程序有哪些注意事项? 3. 如何配置 VSCode 以在 SLURM 作业超时后自动保存调试数据? 4. 在防火墙限制下如何建立到计算节点的 SSH 隧道? [^1]: SSH 跳板机配置参考 [^2]: 环境自动加载方案 [^3]: SLURM 资源管理命令
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