n,p=map(int,input().split()) a=[0]+list(map(int,input().split()))+[0] d=[0]*(n+2) for i in range(1,n+2): d[i]=a[i]-a[i-1] for i in range(p): x,y,z=map(int,input().split()) d[x]+=z d[y+1]-=z for i in range(1,n+1): a[i]=a[i-1]+d[i] print(min(a[1:-1:]))帮我解决内存不足的报错
时间: 2024-04-08 19:34:37 浏览: 52
tf.data.Dataset.map与tf.data.Dataset.interleave
要解决内存不足的问题,可以尝试对代码进行以下优化:
1. 使用生成器而不是列表来存储输入数据。将 `a` 和 `d` 改为生成器,可以逐个生成数据,而不是一次性生成整个列表。
```python
a = (0,) + tuple(map(int, input().split())) + (0,)
d = [0] * (n + 2)
```
2. 不使用 `a` 列表,直接使用 `d` 列表进行计算。原先的代码中,`a[i]` 的值只在计算 `d[i]` 时使用,可以直接在 `d` 上进行操作。
```python
for i in range(1, n + 2):
d[i] = a[i] - a[i - 1]
```
改为:
```python
for i in range(1, n + 2):
d[i] = d[i] - d[i - 1]
```
3. 使用一个变量 `min_val` 来记录最小值,并在计算过程中更新最小值。
```python
min_val = float('inf')
for i in range(1, n + 1):
a[i] = a[i - 1] + d[i]
min_val = min(min_val, a[i])
print(min_val)
```
这样,代码的内存占用应该会有所减少。请注意,以上只是一些可能的优化方式,具体应根据实际情况进行调整。
阅读全文