2024年CSP-X T4题解

D. [CSP-X 2024 -- T4] 刷题

内存限制:256 MiB

时间限制:1000 ms

输入文件:question.in

输出文件:question.out

题目类型:传统

评测方式:文本比较

题目描述

比赛之路多艰,做题方得提升。努力刷题的人在比赛中往往能取得很好的成绩,小红就是这样的人。

为了继续提升自己的编程实力,小红整理了一份刷题题单,并选中了题单中的 n道编程题,将它们从 1 到 n 编号,计划用 m 天时间按照题目编号顺序做完所有的题目(一道题目只能在同一天完成,不可以使用多天完成同一道题目)。

在小红的计划中,她完成第 i 道题目的时间为 ai。因为题目有难有易,小红做题时可以找好朋友小明帮忙解题,通过询问小明一道题目的解法,可以省去这个题目的做题时间。当然了,小红做题是为了提升自己,而不是提升小明。因此小红决定一天最 多求助小明一次。

本题 m 天中,小红做题时间最长一天的总耗时定义为 T(小明帮忙做的题目不计入小红的做题总时间)。请你帮小红求出 T 的最小值是多少?

输入格式

输入文件为 question.in

第一行两个正整数 n, m 分别表示小红做的题目以及小红刷完这些题目计划所用 天数。

第二行 n 个正整数,分别表示每个题目解题所用时间 a~i~。

输出格式

输出文件为 question.out

输出仅一行, m 天中耗时最长一天的总耗时 T 的最小值。

样例

输入样例 #1

4 2
1 2 3 3

输出样例 #1

3

输入样例 #2

3 4
999 999 999

输出样例 #2

0
数据范围与提示

30% 的数据,n ≤ 1000;

60% 的数据,n ≤ 10000;

100% 的数据,n ≤ 100000,0 ≤ ai ≤ 10000,1 ≤ m ≤ 1000。

好像是二分模板题,求T最小值二分再判断

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,m,a[100010],ma=0;
bool c(long long k){
	long long q=0,cnt=0,maxx=0;
	bool f=1;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		maxx=max(a[i],maxx);
		if(cnt+a[i]-maxx>k){
			cnt=a[i],q++,maxx=a[i];
		}else{
			if(cnt+a[i]-maxx<=k)cnt+=a[i];
			else{
				cnt=0,maxx=0,q++;
			}
		}
	}

	if(cnt!=a[n]||cnt!=0)q++;
	if(q<=m)return 1;
	else return 0;
}
int main(){
	freopen("question.in","r",stdin);
	freopen("question.out","w",stdout);
	scanf("%lld%lld",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%lld",&a[i]);
		ma+=a[i];
	}
	long long l=0,r=ma;
	while(l<r){
		long long mid=(l+r)/2;
		if(c(mid))r=mid;
		else l=mid+1;
	}
	printf("%lld",l);
	return 0;
}  

CSP-X T4是一种针对密码学应用设计的高性能加速器,特别适用于像素数计算这样的密集型数学运算,如素数检验(Primality Testing)。在C++中,如果你想要利用CSP-T4的性能优势来处理素数,你需要使用相关的硬件加速库或者编写能利用CUDA等并行计算平台的代码。 首先,你需要对CSP-T4有深入理解,它通常通过GPU API(如CUDA)与C++程序交互。对于素数检验,你可以考虑使用Pollard's rho算法、AKS测试或是Baillie-PSW素性检验,这些算法可以在并行环境下加速。 例如,你可以这样做: ```cpp #include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> // 使用CUDA C++编写函数 __global__ void isPrime(int* numbers, int size) { // GPU线程处理单个数字 const int threadId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (threadId < size) { int candidate = numbers[threadId]; // 在这里实现素性检查算法... } } int primeCheckUsingCSPT4(const std::vector<int>& numbers, bool useCUDA) { int deviceCount = 0; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); if (useCUDA && deviceCount > 0) { // 为设备分配内存 int* d_numbers; cudaMalloc(&d_numbers, numbers.size() * sizeof(int)); // 将数据复制到GPU cudaMemcpy(d_numbers, &numbers[0], numbers.size() * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); dim3 block(threadsPerBlock, 1); // 根据CSP-T4的线程结构设置块大小 dim3 grid((numbers.size() + block.x - 1) / block.x, 1); isPrime<<<grid, block>>>(d_numbers, numbers.size()); // 在这里处理结果... cudaDeviceSynchronize(); cudaMemcpy(&results, d_numbers, numbers.size() * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaFree(d_numbers); } else { // 如果不使用CUDA,在CPU上运行算法... } } ```
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