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计算量化矩阵乘 C = A × B 的反量化结果。 输入布局:A 是 m×k 的 8 位有符号整数(INT8)矩阵(元素范围 -128~127),按行提供;B 是 k×n 的 INT8 矩阵,但输入按其转置 Bᵀ 提供(即输入 n 行、每行 k 个数,第 j 行是 B 的第 j 列)。A 的第 i 行有缩放系数(scale)sa_i,B 的第 j 列有缩放系数 sb_j。 计算规则:整数累加值 acc_ij = Σ_t A[i][t]·B[t][j] 必须使用 64 位有符号整数累加(数据规模保证 32 位会溢出);反量化 C_ij = acc_ij × sa_i × sb_j,四舍五入(逢半远离零,即恰好为中点时向远离 0 的方向舍入)保留 4 位小数输出。
这类题属于算法机考高频题型中「模型量化 / 矩阵计算」方向的高频题型,通常考察对「模型量化 / 矩阵计算」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。
第一行三个整数 m k n。随后 m 行、每行 k 个整数给出 A;随后 n 行、每行 k 个整数给出 Bᵀ;随后一行 m 个实数 sa_i;最后一行 n 个实数 sb_j。缩放系数最多 4 位小数。
输出 m 行,每行 n 个保留 4 位小数的实数,空格分隔,即反量化后的 C。
示例 1
输入示例
2 3 2 1 -2 3 0 5 -1 2 0 1 -1 4 2 0.5000 1.0000 0.1000 0.2500
输出示例
0.2500 -0.3750 -0.1000 4.5000
2×3 矩阵乘 3×2 矩阵
示例 2
输入示例
2 2 2 10 0 0 10 10 0 0 10 0.0100 0.0100 0.0100 0.0100
输出示例
0.0100 0.0000 0.0000 0.0100
对角矩阵,便于人工核对结果
时间限制 5000 ms · 内存限制 256 MB
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