feat: add note about printf in 2.apsp.md

docs/exp/2.apsp.md

@@ -100,7 +100,7 @@ for (int k = p * b; k < (p + 1) * b; k++)
 利用这种分块的方式，你可以将部分数据放入大小有限的共享内存或寄存器中，以提升程序执行效率。
 
 ## 编程提示和优化技巧
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+- 调试时你可以直接在设备函数上使用printf，此printf是CUDA特殊支持的函数，但又一些使用上的限制，具体可见[CUDA编程指南](https://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/C/doc/CUDA_C_Programming_Guide.pdf)的Appendix B.16；
 - 使用分块算法时，矩阵底部和右侧的块可能是不完整的，在程序中可能需要边界判断；
 - 使用指针时，请注意数据在 GPU 上还是主存上：本实验的输入输出均在 GPU 上，调试时你可能需要将其手动拷贝到主存上；
 - 记得在适当位置添加 `__syncthreads()`（潜在优化点：最短路算法的某一步中，就算访问旧的 shared memory 值，也可证明答案是正确的，此时可以不做同步；如实现此项优化，鼓励在报告中提供证明）；