2021.9.18正睿七连测Day.4

博主在2021年9月18日参加了一次算法竞赛,详细记录了每段时间内对不同题目的思考和解题过程。主要涉及T1至T4四道题目,通过尝试和总结得出了一些解题策略,如T1的暴力解法,T3的分数计算,以及T4的组合数应用。尽管实际得分未达到预期,但博主意识到需要更多思考和深入理解算法,避免过于依赖题解。

18:00~18:10

读题,研究样例

18:10~19:00

其他的题没什么思路,先去尝试许多方法码了T1,推出来的一些性质并不能去解这道题,最后还是基于“只要当前位置是0,则其余9个位置都不可能有地雷”的性质写了个暴力。

19:00~19:40

T2没什么思路就先去码了T3,用O(n2)O(n^2)O(n2)去枚举g,进行分数减法。记录最小值。

19:40~20:00

T4依据题目要求,因为是一对一的输入输出,所以选择打表,先是写了个dfs暴力打到了9就不行了.

20:00~20:30

有仔细想了想T4,发现以下结论

  • 当确定了此次开心的具体是那几个人后,剩下的就直接用组合数来计算,可以预处理出来。
  • 当当前开心的人的工作数大于总工作数时,这种情况必然不成立 。
    根据这几个结论写了一份60分代码,处理出答案又存到了数组里

20:30~21:20

调了调T1和T3的细节,T3因为用的是系统gcd,加了几组特判,T1又加了些细节

21:20~22:00

交完这三题开始琢磨T2…还是没想出来

分数

预计 30+0+20+60=110

实际30+0+0+35=65

T3就这样WA了,T4好像后面崩了,导致部分暴力分没拿到。

总结

觉得这次考试这几道题思路都挺奇特的,T1正解是依据性质直接进行计数,T2还要把行与列之间进行转换,离谱…

认为还是应该在考试中多想想,努力去想到一些比较接近正解的算法,也许是我有时候有些依赖题解吧,疏忽了思考的过程,以后自己会去多思考的,哪怕是想到了一些题的正解,也可以再去想想这道题的数据加强版或是特殊数据版,对于一些题多去思考正解这种循序渐进的过程。

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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