【leetcode】42. Trapping Rain Water

GPU微架构演进分析--从SIMT到Scalar-Vector-Tensor计算的混合配比与调度 GPU架构经历了从专用计算模块到统一可编程处理器的演进。传统GPU面临专用电路配比难题,Nvidia Tesla架构通过引入可编程多线程处理器实现图形与计算的统一。Fermi架构进一步向计算倾斜,随后的架构陆续加入Tensor Core等专用单元。AI时代促成了从图形处理主导向AI计算的转变,形成了Scalar+Vector+Tensor的混合计算范式。SIMT调度重要性降低,CUDA面临新挑战,RISC-V等架构可能带来新机遇。 阅读详情

思路:

当前数字左右两边的最大值的最小值减去当前数字的大小即为当前数字所能容纳的水的体积。

总体思想就是扫两遍,然后依次记录对应的最左和最右的最大值。

/**
 * @author          johnsondu
 * @problem         Trapping Rain Water
 * @time            O(n)
 * @space           O(n)
 * @url             https://leetcode.com/problems/trapping-rain-water/
 * @strategy        traverse 2 times, to get corresponding highest numbei index in left & right
 * @status          Accepted,   runtime beats 27.60% of cpp submissions. 8ms
 * @time            20:11 Nov 11th 2015
 */

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        int nums = height.size();
        if(nums < 3) return 0;
        vector<int> maxL(nums, 0);
        vector<int> maxR(nums, 0);
        
        maxL[0] = height[0];
        for(int i = 1; i < nums; i ++) {
            maxL[i] = maxL[i-1];
            if(height[i] > maxL[i])
                maxL[i] = height[i];
        }
        
        maxR[nums-1] = height[nums-1];
        for(int i = nums-2; i >= 0; i --) {
            maxR[i] = maxR[i+1];
            if(height[i] > maxR[i]) 
                maxR[i] = height[i];
        }
        
        int ans = 0;
        for(int i = 1; i < nums-1; i ++) {
            ans += min(maxR[i], maxL[i]) - height[i];
        }
        
        
        return ans;
    }
};


YOLOv8/v9轻量化优化:剪枝30%+蒸馏提精,模型体积缩至4MB还能跑Jetson 剪枝:用敏感度分析找到“可牺牲的30%”,不碰核心特征;蒸馏:借大模型的“经验”补回精度,甚至反超原始小模型;量化:针对边缘设备特性优化量化策略,把体积和延迟压到最低。如果你的项目卡在边缘部署(速度慢/体积大),按“剪枝→蒸馏→量化”三步走,90%能在Jetson上跑通30FPS+的实时检测。需要轻量化模型文件(v8s/v9s剪枝蒸馏后权重)、剪枝工具和Jetson部署脚本的,评论区扣“轻量化”,直接发你可运行版本~ 阅读详情

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