问题标签 [contiguous]

我在调用 SUB EXC_MPI (MOD01) 时遇到了无效的内存引用，并且恰好在 MPI_StartAll 处（已注释）。

来电来自：

当 MAIN（实际上是模块中的子）第二次调用 MYSUB（上面的代码）时，会在运行时引发分段错误。该错误不是系统性的，从某种意义上说，如果将作业拆分为一定数量的进程，例如 NPMAX，则程序可以工作，这取决于分解的数组。由于 procs 比 NPMAX 多，程序会出现段错误。更多环境条件：

• 几乎 [编译器 + mpi 独立]：[gfortran+ompi]、[gfortran+mpich] 和 [ifort+mpich] 出现同样的问题。
• 发生在基于 deb (glibc) 的 mini hpc 和 pc 上（“严重” nec、sun、ibm 上没有问题）

可以看出，MOD02 将不连续的切片数组 Y0 传递给交换过程 (MOD01)。我几乎可以克服故障（NPMAX 增长一个数量级）的唯一方法是来回交换尺寸，但这会导致执行速度减慢大约 2 倍。我敢打赌，永久交换 X/Y/Y0尺寸会解决，但我不想失去像 SUB01 这样的嵌套循环的效率（第一个尺寸比其他尺寸大得多）。

实际上，MOD02 创建了一个临时数组。明确地这样做并不能解决问题。

强制分配堆或堆栈并不能解决问题。

有什么提示吗？谢谢阅读

更新：在每次调用时初始化（在 sub exc_mpi 中的 if 语句中调用 exc_init() ）确实可以解决，但由于 MAIN （未列出）循环很多，因此效率完全低下。

UPDATE2（在@Gilles 之后）：即使传递一个连续的数组（在本例中为 Y1）并且 mpi 没有创建临时数组，此解决方法也不起作用。

这个问题的输入是一个A[1...n]实数数组。A[i],A[i+1],...A[j]您需要找出通过将 的连续子序列的所有数字相加可以获得的最高值是多少A。如果A不包含负数，则问题很简单，可以通过将 的所有元素相加来解决A。A但是，当包含正数和负数的混合时，它变得更加棘手。

例如，对于A = [-2,11,-4,13,-5,-3]，解决方案是20 (11-4+13=20)。对于A = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]，解为6 (4-1+2+1=6)。一个空子序列的个数之和是0。

在O(n^3)中存在解决此问题的蛮力解决方案，但也可以在线性时间内解决该问题。

1. 设计一种算法，在线性时间内解决上述问题。用伪代码展示你的算法。
2. 简要说明您的算法如何以及为何起作用。
3. 简要解释一下为什么你的算法确实在线性时间内运行。

我对C相当陌生，并且无法弄清楚如何将连续内存分配给结构数组。在这个作业中，我们得到了一个代码的外壳，并且必须填写其余部分。因此，我无法更改变量名称或函数原型。这是给我的：

我只是不确定如何去做这些评论在分配函数中所说的内容。

我的问题在概念上很简单。我正在寻找一种计算效率高的解决方案（我自己的解决方案我最后附上）。

假设我们有一个可能非常大的稀疏矩阵，如左下角的矩阵，并且想要用单独的代码“命名”每个连续的非零元素区域（参见右侧的矩阵）

在我的应用程序中，连续元素将形成矩形、线或单点，它们只能与顶点相互接触（即矩阵中不会有不规则/非矩形区域）。

我想象的解决方案是将稀疏矩阵表示的行和列索引与具有适当值（“名称”代码）的向量匹配。我的解决方案使用了几个for loops并且适用于中小型矩阵，但随着矩阵的尺寸变大（> 1000）会很快陷入循环。这可能取决于我在 R 编程方面不是那么先进的事实——我找不到任何计算技巧/函数来更好地解决它。

任何人都可以提出一种计算上更有效的方法来在 R 中做到这一点吗？

我的解决方案：

提前感谢您的任何帮助或指示。

我有一个表，其中有两行 From_ID 和 To_ID。我需要基于具有相同 Work_ID 的行分组，并且分组应从 From_ID 开始，并应采用其 To_ID 并查找具有 From_ID 作为该行的 To_ID 的行。这些不能按顺序排列。只有当没有 From_ID 作为 To_ID 的行时，该组才应该结束。我认为表定义和屏幕截图将清除我的查询。

输出是这样的：

从屏幕截图中可以清楚地看出，第一组的 From_ID 为 30500004，To_ID 为 30500005。 share 的值应为 1，作为该组的第一行。该组中的下一个条目将是 From_ID 为 30500005 和 To_ID 为 30500006 的行，并与该行的 1 共享相同。现在，由于没有 From_ID 为 30500006 的行，因此该组将仅结束，新组将再次开始 From_ID 为 30500004 和 To_ID 为 30500007。

我尝试了以下，但它没有我的要求：

那么我该如何实现呢？

我正在尝试在我的结果之上构建一个搜索树。某种末端有 n 个叶子的 k-ary 树。我正在寻找 C++ 解决方案并进行试验，std::vector但由于我需要内存一致性而无法完成。它可以通过嵌套向量来完成，但我不能这样做。

让我通过例子来解释细节：

未排序的结果可能是

最重要的是，我需要一棵树，其节点在我的特定问题中是质心。但为了简单起见，我将在这里使用人工值。

我将搜索树维度定义为

最初的树

第二步

最后一步

这最后一棵树不是 k-ary 树，因为端叶大小为0 <= size <= |R|.

目前我正在试验两个向量。

在 的帮助下width，height可以浏览leafs. 但我在质疑自己如何优雅地连接leafs和layer_2？

一个好的解决方案应该是什么样子的？

这是python 2.7，CPython。结果示例：

['0x107d05638', '0x107cefb90', '0x107cef7e8'] -88744 -936

[[0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0]]

['0x107d05638', '0x107cef8c0', '0x107cef7e8'] -89464 -216

谢谢你。

使用 skimage 时出现以下错误：

据我了解，这是因为 x 是一个非连续数组。

我想我解决了在我的代码中添加的问题np.ascontiguousarray，如下所示：

这是正确的做法吗？注意：我从 skimage 调用此函数时一直这样做……它有什么特别的含义吗？

我的代码中有非连续数组的问题。特别是我收到以下警告消息：

我正在使用np.column_stack

但我得到一个不连续的数组

你知道我怎样才能得到连续数组吗？我应该总是ascontiguousarray在之后使用column_stack吗？

此代码旨在通过定义一个我们自己编译的函数“standRegres”来计算线性回归。虽然我们可以通过sklearn或statsmodels中的函数来做lm，但这里我们只是尝试自己构造函数。但不幸的是，我面对错误并且无法克服它。所以，我在这里请求你的帮助。

整个代码运行没有任何问题，直到最后一行。如果我运行最后一行，则会出现一条错误消息：“ValueError: ndarray is not contiguous”。

此代码在最后一行之前运行没有任何问题。如果我运行最后一行，则会出现一条错误消息：“ValueError: ndarray is not contiguous”。

我干了解决它，但不知道如何。你可以帮帮我吗？非常感谢！