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对批次中的每条序列独立计算对称局部窗口注意力:位置 i 只关注满足 |i−j| <= w 的位置 j(这是对称窗口,与只看 i−w <= j <= i 的因果窗口不同)。打分 s_ij = (x_i·x_j)/√d;在窗口内做数值稳定的 softmax(归一化指数函数:先减去窗口内最大分数,再取指数并归一化);输出 y_i = Σ p_ij·x_j。
这类题属于算法机考高频题型中「注意力 / 数值稳定」方向的高频题型,通常考察对「注意力 / 数值稳定」的建模能力与边界条件处理。掌握本题的解题思路后,可举一反三应对同类真题方向,稳步提升机考通过率。
第一行两个整数 B w。随后 B 个块,块与块之间用一个空行分隔:每块第一行为 n d,随后 n 行、每行 d 个实数(最多两位小数)。
每块输出 n 行、每行 d 个数(四舍五入保留两位小数,单个空格分隔);相邻块的输出之间输出一个空行,最后一个块之后没有空行;-0.00 输出 0.00。舍入规则:用语言的标准两位小数格式化(f"{x:.2f}"、printf("%.2f")、String.format("%.2f"))即可;测试数据保证每个待输出值的精确值到 0.005 舍入边界的距离不小于 1e-8,三种语言结果一致,无需自行实现舍入。
示例 1
输入示例
2 1 3 2 1.00 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00 2 3 0.50 0.50 0.00 0.00 0.50 0.50
输出示例
0.67 0.33 0.60 0.80 0.67 1.00 0.27 0.50 0.23 0.23 0.50 0.27
两个块,w=1(第二块 n=2,w=1 已覆盖整条序列)
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