你知道吳亞倫是誰嗎？不清楚也沒關係，ChatGPT 知道

由於 $Repkironca$ 實在太崇拜吳亞倫了，他決定去訓練（train）ChatGPT，把吳亞倫的知名事蹟分享給他，期待這個名人能夠被寫進 ChatGPT 的資料庫

然而，事情變得一發不可收拾。$Repkironca$ 只是告訴他

那我要去寫物理了，我也得好好加油，才能追上吳亞倫的後塵

卻被 ChatGPT 解讀成

吳亞倫曾在國際物理奧林匹亞競賽（IPhO）獲得金牌

甚至，$Repkironca$ 告訴他

吳亞倫就讀台北市立建國高級中學，確定會被台灣大學資工系錄取了，畢竟全世界的大學都搶著要他

而 ChatGPT 解讀成

吳亞倫目前就讀哈佛大學

經過一番思考，$Repkironca$ 終於明白發生了什麼。此時的 ChatGPT，已經比本人還要更蘇昱亙，不但擅長唬爛編故事，還變成吳亞倫的狂熱粉絲，他是光他是電他是唯一的神話

有鑑於 ChatGPT 真的很喜歡吳亞倫，他希望在 $Repkironca$ 去吸貓或被物理揍的時間中，也能自主去看更多吳亞倫的相關文獻報導，以便獲得更多相關知識！

畢竟吳亞倫是個世界性的人才，各國媒體都爭相報導他﹑他也經常用不同語言發表論文。對 ChatGPT 來說，處理這些語言需要用到不同的記憶體區塊。

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以下正文

我們假設 ChatGPT 的記憶體可以用一張二維平面來表示
每筆文獻會占用一列中的特定格子，根據他的語言而定

舉個例子好了，現在 ChatGPT 手上有 $3$ 筆文獻，分別使用 英文、中文、盧恩文字 撰寫。對 ChatGPT 而言，英文是最好理解的語言，所以英文文獻會占用他 第一列中的 [1, 5] 共 5 格記憶體。而中文文法相對複雜，且同義同音字太多，一筆中文文獻會占用他 第二列中的 [3, 9] 共 7 格記憶體。至於盧恩文字最為困難，竟然佔用了 第三列中的 [1, 12] 共 12 格記憶體。

現在 ChatGPT 手上有 $N$ 筆文獻，他開心極了，迫不及待準備開始閱讀。然而此刻 $Repkironca$ 歸來，原來是他物理 又又佑佑柚柚柚 不會寫了。他想請 ChatGPT 幫他計算在 卡文迪許扭秤實驗 中，光點於尺上做簡諧運動的週期（註：我花了好久才推出來，因為我不會轉動慣量，ChatGPT 根本不會 ==）。

然而 ChatGPT 並不想鳥他，他只想繼續看自己的文獻。偏偏 $Repkironca$ 不是好惹的傢伙，倘若塑膠他訊息肯定沒好下場，到時候 ChatGPT 可能會變成 DjuyDOY，因為每個字母都被扁歪了。

ChatGPT 被逼得只好分出自己的大部分效能，現在所剩下的效能極少，ChatGPT 需要一個更有效率的方式來看文獻，才能同時兼顧私慾與敷衍 $Repkironca$

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由於 ChatGPT 很聰明，只需要看到文獻的一個小角落，就能自己得知全文內容。事實上，他發現自己並不需要一列一列慢慢讀，他可以直的看過去。

每次 ChatGPT 會選擇一個直行，接著一次閱讀完所有 佔據記憶體中包含該行 的文獻。此動作稱為一個 peak

以剛剛的例子來講，他們所佔據的記憶體格子長這樣

|英文|X|X|X|X|X|-|-|-|-|-|-|-|
|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|
|中文|-|-|X|X|X|X|X|X|X|-|-|-|
|盧恩|X|X|X|X|X|X|X|X|X|X|X|X|

ChatGPT 可以在第 4 行發動一次 peak，就能直接閱讀完三筆文獻

ChatGPT 剩下的效能不多了，他最多只能再發動 $M$ 次 peak。他想判斷自己有沒有機會讀完全部的文獻，但他畢竟是人工智慧，不懂高級的演算法，他解決此問題的方式是單純暴力枚舉。

偏偏他正忙著向 $Repkironca$ 解釋轉動慣量是什麼。聽說 Asian 的數學都超強，寫段考時只要用眼睛看就知道答案，這種程度的問題還不屑使用計算機，是故 ChatGPT 找上了你，你能幫忙他解決這問題嗎？