2021/9/4正睿7测Day.2

博主参与了一场编程比赛,从666点开始但因月考延误。在T1题目上直接模拟解决,对时间复杂度没做要求。T2题目起初理解错误,后来发现是进出栈问题。T3题用了哈希,但未能完全解决,后来发现暴力方法可能更有效。T4题觉得复杂,回过头完善T3时发现忽略特殊情况。最终成绩为255分,反思自己在数据范围理解和空间复杂度上的不足。

666 点开始比赛,但是由于月考 666 点结束,来得晚了点
∙\bullet 40−50min40-50min4050min 写了个 T1T1T1 ,感觉对时间复杂度压根没要求,直接模拟就行了,但是我不太理解其中的一句

(在保证题目条件情况下)形式无特殊要求

这是最后 40%40\%40%的约束条件,所以也可能只拿 606060

∙\bullet 又花了 1h1h1h 以上写 T2T2T2 ,但是把题想难了,后来发现就是个进出栈的过程,可能还是对数据结构太陌生了,如果我看出来的性质(类似性质一样的东西)没有问题,应该就能 AAA 掉。
但是数据范围中给的前两档分我没有什么想法,不知道怎样卡主这个部分分写。
错误想法写了好几十行,最后写出来的版本只有 151515 行。
∙\bullet 然后是 10min10min10min 是间写了点博客(以上内容)。现在是 8:308:308:30
∙\bullet 8:308:308:308:508:508:50 写了 T3T3T3202020 分,到 999 点的时候把 T3T3T3 写成了 404040 分,我是直接用的哈希。然后感觉剩下的分和这前两档难度跨度太大了,码量+思维看剩下的 606060 感觉性价比不高。主要是我不会把图中刚连过的 kkk 条边再断开,一时间找不到空间范围,索性自暴自弃全部 intintintlong  longlong \;longlonglong ,于是开始看 T4T4T4
∙\bullet T4T4T4 看着也好麻烦,一般图文并茂的题我觉得都是特别繁琐的,回过头来完善 T3T3T3 发现自己漏掉了一个特殊情况,不然连 404040 都没了。
∙\bullet 交完卷发现其实 T3T3T3606060 分好写,如果数据范围 n<=100n<=100n<=100 ,那我每次把之前所有合法的边连上去,然后连新连的,然后跑拓扑,然后看正确性,如果合法就保留,如果不合法,下次就不连这几个边。


最后出来成绩是100+100+55+0=255,第三题能有55是我没有想到的,感觉可能是数据水掉了15,或者判断菱形的数据同时也正好卡了我哈希的模数。
T3T3T3 其实暴力每次连边每次删边,每次跑图,在 n<=100n<=100n<=100 的情况下只是连了不到 100001000010000 条边,跑了个不到 100001000010000 条边的图而已,如果写出来肯能拿着分更舒服一点。

目前提供的参考资料中没有关于算力资源协同平台的具体信息,因此无法直接提供使用教程或详细操作指南。不过,通常算力资源协同平台的使用方法包括以下几个关键环节: 1. **平台注册与登录** 用户需要先注册账号并完成身份验证,登录后进入平台主界面。通常需要填写企业信息或个人开发者信息,以便平台进行资源权限管理。 2. **资源配置与申请** 平台通常提供资源申请界面,用户可以根据需求选择不同类型的计算资源(如GPU、CPU、存储等),并指定使用时长和数量。提交申请后,系统会根据资源池的可用性进行分配。 3. **任务提交与调度** 用户可以通过平台提交计算任务,例如运行特定的算法、训练模型或执行数据处理任务。平台支持任务队列管理,用户可以查看任务状态、日志以及执行进度。 4. **资源监控与管理** 提供资源使用情况的监控面板,包括CPU、GPU利用率、内存占用、任务运行时间等指标。用户可基于这些数据优化任务配置或调整资源申请策略。 5. **结算与计费** 平台通常基于资源使用量进行计费,用户可以在账户中查看消费记录、余额以及进行充值操作。部分平台支持按小时或按任务计费模式。 6. **API接口与自动化集成** 高级用户可通过平台提供的API接口实现自动化任务提交和资源管理,例如通过脚本调用API完成批量任务提交[^1]。 ### 示例:任务提交脚本(Python) ```python import requests # 登录获取Token login_data = { "username": "your_username", "password": "your_password" } response = requests.post("https://platform.example.com/api/login", json=login_data) token = response.json()["token"] # 提交任务 task_data = { "resource_type": "GPU", "task_script": "train_model.py", "parameters": { "epochs": 100, "batch_size": 32 } } headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"} response = requests.post("https://platform.example.com/api/submit_task", json=task_data, headers=headers) print("任务提交结果:", response.json()) ``` ###
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