2021/9/25正睿7测Day.5

博主参加了编程竞赛,分别对四道题目进行了详细描述。T1和T2使用了简单的算法轻松解决,预计能获得满分。T3题采用拓扑排序策略,结合贪心思想,虽然对时间复杂度有所疑惑,但至少能确保部分分数。T4则完全没思路。最终博主预计总得分260分,并提到拓扑排序的复杂度是O(n+m)。

开始了 5min5min5min 才看到题

然后 T1T1T1 写了 15min15min15min 不到,反正很水很简单,不出意外应该能 AAA 掉。

T2T2T2 写到了 777 点,O(n)O(n)O(n) 的双指针,也是应该能 AAA 掉的题。

19:3519:3519:35 ,写完 T3T3T3 ,用的是拓扑(感觉已经 1w1w1w 年没有写过拓扑的题了),也有一定的贪心思想,如果我没记错拓扑的时间复杂度是 O(n∗m)O(n*m)O(nm) 的话,应该是 606060 ,要是有n和m中有一个是 logloglog 的话说不定能骗更多分,但是这个题感觉不是很稳,因为是spj,好像是只要构造出来的答案合法就行,所以我跟样例还不太一样,所以实际上 606060 分不一定拿得到,但是 303030 分是随便输出某一个字母好几次就能过,这个 303030 必拿下。不过最后问了学长才想起来拓扑的复杂度是 O(n+m)O(n+m)O(n+m)

T4T4T4 完全没有想法

最后100+100+60=260

第三道也看见有人拓扑 AAA 掉,但是中间的处理不是像我一样的贪心的思想。

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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