Phân biệt Tuyệt đối giữa View và Copy trong NumPy

Mục tiêu kiến thức

• Phân biệt cơ chế tạo View (chia sẻ bộ nhớ) và Copy (cấp phát bộ nhớ mới).
• Hiểu phương thức kiểm tra vùng nhớ gốc qua thuộc tính .base.
• Tránh lỗi đột biến dữ liệu ngoài ý muốn (accidental mutation) trong data pipeline.

Mô tả bài toán

Trong huấn luyện mạng nơ-ron, việc chỉnh sửa dữ liệu trên một lát cắt (slice) có thể vô tình làm hỏng tập dữ liệu gốc nếu đó là một View. Ngược lại, việc lạm dụng .copy() sẽ làm tràn bộ nhớ RAM của hệ thống.

Yêu cầu

Viết 3 hàm xử lý:

• create_window_view(arr: np.ndarray, r0: int, r1: int, c0: int, c1: int) -> np.ndarray: Cắt lát ma trận 2D bằng cú pháp basic slicing arr[r0:r1, c0:c1] để trả về một View chia sẻ bộ nhớ gốc.
• create_safe_submatrix_copy(arr: np.ndarray, r0: int, r1: int, c0: int, c1: int) -> np.ndarray: Trích xuất ma trận con và bảo đảm trả về một bản Copy độc lập hoàn toàn (.copy()), việc thay đổi dữ liệu trên ma trận con này không bao giờ ảnh hưởng tới arr.
• is_view_of(child: np.ndarray, parent: np.ndarray) -> bool: Kiểm tra xem mảng child có phải là View chia sẻ bộ nhớ từ parent hay không (dựa trên kiểm tra con trỏ vùng nhớ child.base is parent hoặc chuỗi base).

import numpy as np

def create_window_view(arr: np.ndarray, r0: int, r1: int, c0: int, c1: int) -> np.ndarray:
    pass

def create_safe_submatrix_copy(arr: np.ndarray, r0: int, r1: int, c0: int, c1: int) -> np.ndarray:
    pass

def is_view_of(child: np.ndarray, parent: np.ndarray) -> bool:
    pass

Ràng buộc

• Thời gian chạy tối đa: 3000ms.
• Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
• Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.