CF Preparing Olympiad (DFS)

本文探讨了如何从已制作的问题中为比赛准备一个合适的题目集,包括问题数量、总难度范围、难度差异等限制条件,并提供了求解方法。
Preparing Olympiad
time limit per test
2 seconds
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output

You have n problems. You have estimated the difficulty of the i-th one as integer ci. Now you want to prepare a problemset for a contest, using some of the problems you've made.

A problemset for the contest must consist of at least two problems. You think that the total difficulty of the problems of the contest must be at least l and at most r. Also, you think that the difference between difficulties of the easiest and the hardest of the chosen problems must be at least x.

Find the number of ways to choose a problemset for the contest.

Input

The first line contains four integers nlrx (1 ≤ n ≤ 15, 1 ≤ l ≤ r ≤ 109, 1 ≤ x ≤ 106) — the number of problems you have, the minimum and maximum value of total difficulty of the problemset and the minimum difference in difficulty between the hardest problem in the pack and the easiest one, respectively.

The second line contains n integers c1, c2, ..., cn (1 ≤ ci ≤ 106) — the difficulty of each problem.

Output

Print the number of ways to choose a suitable problemset for the contest.

Sample test(s)
input
3 5 6 1
1 2 3
output
2
input
4 40 50 10
10 20 30 25
output
2
input
5 25 35 10
10 10 20 10 20
output
6




#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <queue>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cctype>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <climits>
using    namespace    std;

int    N,L,R,X;
int    ANS,SUM,DIF,NUM,MAX,MIN = 0x7fffffff;
int    S[20];
bool    VIS[20];

void    dfs(int);
int    main(void)
{
    cin >> N >> L >> R >> X;
    for(int i = 0;i < N;i ++)
        cin >> S[i];
    sort(S,S + N);
    dfs(0);
    cout << ANS << endl;

    return    0;
}

void    dfs(int start)
{
    for(int i = start;i < N;i ++)
        if(!VIS[i])
        {
            int    back = DIF;
            int    back_min = MIN;
            int    back_max = MAX;
            MIN = MIN < S[i] ? MIN : S[i];
            MAX = MAX > S[i] ? MAX : S[i];
            VIS[i] = true;
            SUM += S[i];
            DIF = MAX - MIN;
            NUM += 1;
            if(SUM >= L && SUM <= R && NUM >= 2 && DIF >= X)
                ANS ++;
            if(SUM <= R)
                dfs(i);
            VIS[i] = false;
            SUM -= S[i];
            DIF = back;
            NUM -= 1;
            MIN = back_min;
            MAX = back_max;
            DIF = MAX - MIN;
        }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xz816111/p/4572784.html

<think>好的,我现在需要帮助用户了解Kafka中PREPARING_REBALANCE状态的原因及解决方案。首先,我需要回顾一下Kafka的消费者组和Rebalance机制的相关知识。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]、[2]、[3]、[4],这些资料提到了Consumer Group的状态机、Rebalance机制及其可能引发的问题。 首先,PREPARING_REBALANCE是Group状态机中的一个状态,表示消费者组正准备开始重平衡。这时候,协调者(通常是Broker)会等待所有消费者成员重新加入组。接下来,我需要确定导致进入这个状态的可能原因。根据引用[3],Rebalance发生的原因包括新消费者加入、消费者退出、订阅的Topic变化或元数据变更等。此外,引用[4]提到扩缩容可能导致频繁的Rebalance,这可能是因为消费者实例的动态变化。 接下来,用户想知道原因和解决方案。可能的原因需要详细列出,比如消费者实例异常退出、心跳超时、处理时间过长导致会话超时,或者网络问题。例如,心跳线程被阻塞或处理消息时间过长,导致消费者无法及时发送心跳,触发会话超时,协调者就会认为该消费者离线,从而发起Rebalance。 解决方案方面,需要针对每个原因提出对应的措施。例如,调整session.timeout.ms和heartbeat.interval.ms参数,确保消费者在预期时间内发送心跳。另外,优化消费逻辑,避免处理时间过长,或者处理消息时异步提交偏移量,减少阻塞时间。引用[2]提到合理调整参数和选择分配策略可以提升稳定性,所以可能需要建议用户检查这些配置。 同时,引用[4]提到动态扩缩容导致频繁Rebalance,可以建议使用Kafka的静态成员资格功能,减少因实例短暂离开而触发的Rebalance。此外,监控Group状态和日志分析也是重要的解决步骤,帮助快速定位问题根源。 需要确保回答结构清晰,分点列出原因和解决方案,并引用相关资料支持。同时,根据用户要求生成相关问题,可能需要围绕Rebalance机制、参数优化、监控工具等方面提问。 最后,检查是否符合格式要求,比如数学表达式是否正确使用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容可能不需要数学公式。使用中文回答,语法正确,并添加引用标识。确认所有引用来源正确对应,例如引用[1]提到Group状态机,引用[3]解释Rebalance流程等。</think>### Kafka PREPARING_REBALANCE状态原因及解决方案 #### 状态定义 在Kafka消费者组状态机中,`PREPARING_REBALANCE`表示协调者(Coordinator)正在准备发起新一轮的**重平衡(Rebalance)**,此时会等待所有消费者成员重新加入组并提交新的分区分配方案[^1]。 --- #### 常见原因分析 1. **消费者成员动态变化** - **新增/移除消费者**:例如消费者实例扩缩容、手动启停[^4]。 - **消费者异常退出**:心跳超时(`session.timeout.ms`)、轮询超时(`max.poll.interval.ms`)导致协调者认为消费者离线[^2]。 2. **配置参数不合理** - `session.timeout.ms`过短:若网络波动或消费者负载高,可能无法及时发送心跳。 - `max.poll.interval.ms`过短:单次消息处理时间过长,触发超时[^3]。 3. **网络或资源问题** - 消费者与Broker间网络延迟或中断。 - 消费者CPU/内存资源不足,无法及时处理心跳或消息。 --- #### 解决方案 1. **优化消费者配置** - **调整会话超时参数**: - 增大`session.timeout.ms`(默认10秒),确保消费者有足够时间发送心跳。 - 确保`heartbeat.interval.ms`(默认3秒)小于`session.timeout.ms`的1/3。 - **延长轮询间隔**: - 增大`max.poll.interval.ms`(默认5分钟),避免处理逻辑复杂导致超时。 2. **减少非必要Rebalance** - **启用静态成员资格(Static Membership)**: - 设置`group.instance.id`,避免实例短暂离线触发Rebalance[^4]。 - **优化消费逻辑**: - 异步提交偏移量(`enable.auto.commit=false` + 手动提交)。 - 拆分耗时操作(如数据库写入)与消息消费逻辑。 3. **监控与排查** - **日志分析**:检查Broker日志(如`GroupCoordinator`相关日志)和消费者日志,定位超时原因。 - **监控指标**: - `kafka.consumer:type=consumer-coordinator-metrics`中的`rebalance-rate`。 - 使用`kafka-consumer-groups.sh`工具查看消费者组状态。 --- #### 示例配置调整 ```properties # 消费者配置示例 session.timeout.ms=30000 heartbeat.interval.ms=10000 max.poll.interval.ms=300000 group.instance.id=consumer-1 # 静态成员ID ``` --- #### 引用说明 - 静态成员资格通过固定`group.instance.id`减少临时实例变化的影响[^4]。 - 参数调整需结合业务负载和网络条件,避免过度延长导致故障检测延迟[^2]。 ---
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