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【华为OD机考】华为OD笔试真题解析(1)--AI处理器组合

一、题目描述

某公司研发了一款高性能AI处理器,每台物理设备具备8颗AI处理器,编号分别为0、1、2、3、4、5、6、7。

编号0~3的处理器处于同一链路中,编号4~7的处理器处于另外一个链路中,不同链路中的处理器不能通信,如下图所示。

现给定服务器可用的处理器编号数组array,以及任务申请的处理器数量num,找出符合下列亲和性调度原则的芯片组合,如果不存在符合要求的组合,则返回空列表。

亲和性调度原则:

  • 如果申请处理器个数为1,则选择同一链路,剩余可用的处理器数量为1个的最佳,其次是剩余3个的为次佳,然后是剩余2个,最后是剩余4个。
  • 如果申请处理器个数为2,则选择同一链路剩余可用的处理器2个的为最佳,其余是剩余4个,最后是剩余3个。
  • 如果申请处理器个数为4,则必须选择同一链路剩余可用的处理器数量为4个。
  • 如果申请处理器个数为8,则申请节点所有8个处理器。

提示:

  1. 任务申请的处理器数量只能是1、2、4、8。
  2. 编号0~3的处理器处于一个链路,编号4~7的处理器处于另外一个链路。
  3. 处理器编号唯一,且不存在相同编号处理器。

二、输入描述

输入包含可用的处理器编号数组array,以及任务申请的处理器数量num两个部分。
第一行为array,第二行为num。例如:

[0, 1, 4, 5, 6, 7]
1

表示当前编号为0、1、4、5、6、7的处理器可用。任务申请1个处理器

数据范围:

0 <= array.length <= 8
0 <= array[i] <= 7
num in [1, 2, 4, 8]

三、输出描述

输出为组合列表,当array=[0,1,4,5,6,7]、num=1时,输出为[[0], [1]]

四、示例描述

1.示例一

输入:

[0, 1, 4, 5, 6, 7]
1

输出:

[[0], [1]]

说明:
根据第一条亲和性调度原则,在剩余两个处理器的链路(0,1,2,3)中选择处理器。由于只有0和1可用,则返回任意一颗处理器即可。

2.示例二

输入:

[0, 1, 4, 5, 6, 7]
4

输出:

[[4, 5, 6, 7]]

说明:
根据第三条亲和性调度原则,必须选择同一链路剩余可用的处理器数量为4个的环。

五、解题思路

  1. 将输入的数组分成两组,第一组数字小于4,第二组数字大于4
  2. 列出相关逻辑
    • num为1时,根据题意传入优先级[1,3,2,4],遍历优先级,返回子序列列表
    • num为2时,根据题意传入优先级[2, 4, 3],考虑到排列组合,使用python内置的itertools包中的combinations函数,获取子序列之后,整理成list格式返回结果列表
    • num为4时,根据题意如果有一组数字满足条件,返回该组的所有处理器编号
    • num为8时,根据题意如果两组数字都满足条件,返回所有处理器编号

六、解题代码

from itertools import combinationsdef solve_method(arr, num):# 根据条件将数组分为 first 和 second 两部分first = [n for n in arr if n < 4]second = [n for n in arr if n >= 4]first_nums = len(first)second_nums = len(second)result = []# 根据 `num` 值来选择调用不同的函数if num == 1:result.extend(cpu1(first, first_nums, second, second_nums))elif num == 2:result.extend(cpu2(first, first_nums, second, second_nums))elif num == 4:if first_nums == 4:result.append([n for n in range(4)])if second_nums == 4:result.append([n for n in range(4, 8)])elif num == 8:if first_nums == 4 and second_nums == 4:result.append([n for n in range(8)])return resultdef cpuN(first, first_nums, second, second_nums, priority, k) -> list:# 生成组合,优先级由 priority 控制cpus = []is_fit = Falsefor p in priority:if p == first_nums:cpus.extend([list(n) for n in combinations(first, k)])is_fit = Trueif p == second_nums:cpus.extend([list(n) for n in combinations(second, k)])is_fit = Trueif is_fit:breakreturn cpusdef cpu1(first, first_nums, second, second_nums) -> list:# cpu1 调用 cpuN 进行组合计算return cpuN(first, first_nums, second, second_nums, [1, 3, 2, 4], 1)def cpu2(first, first_nums, second, second_nums) -> list:# cpu2 调用 cpuN 进行组合计算return cpuN(first, first_nums, second, second_nums, [2, 4, 3], 2)if __name__ == '__main__':# 测试用例验证assert solve_method([0, 1, 4, 5, 6, 7], 4) == [[4, 5, 6, 7]]assert solve_method([0, 1, 4, 5, 6, 7], 1) == [[0], [1]]assert solve_method([0, 1, 2, 4, 5], 2) == [[0, 1], [0, 2], [1, 2], [4, 5], [4, 6], [5, 6]]

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