我自己做的网站上有图片宣传食品,阿里云wordpress安装目录,管理信息系统,aso应用优化考试平台#xff1a; 时习知 题目类型#xff1a; 3 道编程题 #xff08;100分 200分 300分#xff09; 考试时间#xff1a; 2024-01-24 #xff08;两小时#xff09; AI大模型学习大量的训练样本#xff0c;通过大量参数拟合出样本背后复杂的高维概率密度分布关系… 考试平台 时习知 题目类型 3 道编程题 100分 200分 300分 考试时间 2024-01-24 两小时 AI大模型学习大量的训练样本通过大量参数拟合出样本背后复杂的高维概率密度分布关系。由于训练数据量越来越大参数越来越多模型越来越大传统超级计算机算力和资源有限无法满足训练需求假设可通过量了计算机来进行人模型训练。
现有简化后训练了任务模型列表 tasks tasks[i] 表示第 i个子任务模型的算力需求为了保证模型计算的SLA要求所有的子任务模型在T个时刻内完成计算。
每个时刻需按照给出子任务模型的算力需求列表( tasks )顺序调度到量了计算机并完成计算。
任意时刻调度的多个了任务模型的算力需求总和不会超过量了计算机可承载的最人算力负荷请返回量了计算机需要提供的最低算力可在T个时刻内计算完全部子任务模型
输入
输入包括两行第一行包含2个整数NT分别表示子任务模型列表长度计算全部了任务模型的时刻要求
第二行包含N个整数: tasks[1] tasks[2] tasks[3] … tasks[n] 分别表示第 i个子任务模型的算力需求
注意:
(1) 1 T N 50000
(2) 1 tasks[i] 500
输出
输出一行包含一个整数表示量子计算机需要提供的最低算力可在T个时刻内计算完全部子任务模型
示例1
输入
10 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10输出
15解释
量子计算机需要提供的最低算力15能够满足5个时刻内计算全部子任务模型的需要:时刻1: 1,2.3,4,5;时刻2: 6,7: 时刻3: 8: 时刻4: 9: 时刻5: 10示例2
输入
6 3
4 4 2 1 2 3输出
6解释
量子计算机需要提供的最低算力6能够满足3个时刻内计算全部子任务模型的需要:时刻1: 4;时刻2: 4,2时刻3: 1,2,3示例3
输入
5 4
1 3 2 1 1输出
3解释
量子计算机需要提供的最低算力3能够满足4个时刻内计算全部子任务模型的需要:时刻1: 1,时刻2:3,时刻3: 2,1,时刻4: 1题解 这道题目属于二分查找的问题。题目要求找到一个最小的算力值使得在指定的时刻内能够完成所有子任务模型的计算。具体的解题思路如下 确定二分查找的上下界上界 r 可以设为所有任务算力的总和下界 l 可以设为最大的任务算力值减去1。在每一次二分查找的过程中计算中间值 m表示当前的计算机算力。编写一个辅助函数 ok用于判断在当前计算机算力下是否能够在指定时刻内完成所有子任务模型的计算。该函数返回一个布尔值表示能否完成。如果 ok 函数返回 True说明当前算力值够大可以在指定时刻内完成计算将上界 r 缩小为 m否则将下界 l 增大为 m。重复步骤 2 到步骤 4直到找到最小的算力值。 这种类型的二分查找问题在实际应用中比较常见需要通过不断调整上下界来找到满足特定条件的最小值。 def ok(tasks, m, t) - bool: 计算机算力为 m, tasks 中的任务能否在 t 个时刻内完成 cost, remain 0, 0 # 已经花费的时刻数 剩余的计算机算力for task in tasks:if remain task: # 剩余算力不足需要新建计算机并且花费 1 个时刻数remain m - taskcost 1else:remain - taskreturn cost tdef func():n, t map(int, input().split())tasks list(map(int, input().split()))l, r max(tasks) - 1, sum(tasks)while l 1 r:m (l r) // 2if ok(tasks, m, t):r melse:l mprint(r)if __name__ __main__:func()
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