2021/10/10正睿10测Day.5

博主讲述了在比赛中遇到的经典题型T1,由于疏忽未想到二分法而困扰许久。T2则揭示了通过误导性理解骗分的经历。T3和T4描述了复杂问题解决过程,包括错误解读、尝试多种算法(迪杰斯特拉、弗洛伊德、DFS等)和最终发现点权的重要性。最后,回顾中意识到T1的解决方案并感叹如果早些想到,排名将大幅提升。

40min40min40min 看题。

T1T1T1 我甚至往动态规划的方面想了都没想出来。

T2T2T2 骗分骗到了 303030

T3T3T3 一开始看错题了,以为是个签到题,写了一点发现不对劲,又看了看题感觉自己很难处理出来。

T4T4T4 费了我大量时间,本来是要暴力连边,对每个点做迪杰斯特拉,然后不对,然后又搞弗洛伊德,然后不对,然后又改成树上 DFSDFSDFS ,然后还是不对。
一开始迪杰斯特拉我都忘了咋写,还浪费了不少时间。
最后发现我全部是搞的边权,而如果暴力连边的话应该是点权。

又回过头来看 T1T1T1 数据,我觉得应该会有答案为 444 的和答案为 555 的,于是输出了 555 骗到 101010 分。最后答案还真有这俩数据。


知道 T1T1T1 是二分后恍然大悟,算是比较经典的题了,人均 AAAT1T1T1 ,要是我对题再敏感些想到二分,这次比赛的排名就也是第一页的了。

T4T4T4 是个斯坦纳树,我不会。

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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