2021.9.25正睿七连测Day.5

博主分享了编程挑战中T2环节的优化,从O(n^2)到O(n^4)的解决方案,以及T3图论应用的反思。重点讨论了T2线段相交判断的复杂性提升和T3中随机数问题。最后强调了依据数据范围优化和基础功底的重要性。

18:00~18:20

看题,看看样例

18:20~18:50

T1,T2

T1就是判断输入的这个数是否为3的倍数以及有无0。

T2我的思路是记录每个数的位置和值,按照每个数的值排序,将数的位置标记为1,每标记一个数扫一遍标记数组内的1是否连续。

18:50~19:25

T3分段来写,20分直接输出,剩下的随机出每条边的颜色,再dfs一遍检查是否合法。

19:25~19:35

对拍T3,检查下随机数的时间

19:35~20:20

危!随机出大问题,调了一下。

20:20~20:40

T2本来是O(n)O(n)O(n),出了点“小”问题,后来仔细一想这种方法只能O(n2)O(n^2)O(n2)实现,数据<=1000<=1000<=1000,就把原代码改为了n2n^2n2

20:40~21:10

检查了一下前三题就上交了,开始思考T4,并不会判断平面内如何判断两条线段是否相交…

于是就先通过一次函数的方法找出两条直线的交点(非平行必有交点),再判断这个交点是否在两条线段之间,听着简单,但有好多细节…

21:10~21:40

自己把自己的判断函数hack了,没考虑到平行于x轴或y轴的情况,开始增加特判。

21:40~22:00

O(n4)O(n^4)O(n4)写了T4的暴力,10分钟前交了。

分数

预计:100+100+60+30=290

实际:100+100+20+10=230

T2保住了20分,随机数哪里出了问题,T4应该是线段判断是否相交这里出了问题(毕竟是手推的),但还是有10分。

总结

习惯

上次已经说过了,还是要依据数据范围写分段的,保住应得的暴力分并尽力去思考。

基础

巩固基础,别再犯一些代码上的细节错误,把调的时间节省出来去思考。

规划

根据T3还是在图论的综合运用方面不够熟练。

革命尚未结束,

同志还需努力。

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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