Eddy's research I

Eddy's research I

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 7605 Accepted Submission(s): 4620


Problem Description
Eddy's interest is very extensive, recently he is interested in prime number. Eddy discover the all number owned can be divided into the multiply of prime number, but he can't write program, so Eddy has to ask intelligent you to help him, he asks you to write a program which can do the number to divided into the multiply of prime number factor .


Input
The input will contain a number 1 < x<= 65535 per line representing the number of elements of the set.

Output
You have to print a line in the output for each entry with the answer to the previous question.

Sample Input
11 9412

Sample Output
11 2*2*13*181
上定理:算术基本定理:       又称为正整数的唯一分解定理,即:每个大于1的自然数均可写为质数的积,而且这些素因子按大小排列之后,写法仅有   一种方式。
.
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
bool is_prime(int n)
{
	int k=sqrt(n);
	for(int i=2; i <= k; i ++)
	    if(n%i==0) return false;
    return true;
}
int a[65536];
int b[60000];
int main()
{
    memset(a,0,sizeof(a));
    for(int i = 2;i<=65535;i ++)
       if(is_prime(i)) a[i]=i;
   	int n;
	while(cin>>n)
	{
		int j=0;
		if(a[n]!=0) {
			cout<<n<<endl;
		}
	    else{
	    	int sum=n;
	    	for(int i = n; sum!=1; i--)
			{
	    		if(a[i]!=0 && sum%a[i]==0)
				{
				   b[j++]=a[i];
				   sum=sum/a[i];
				   while(sum%a[i]==0)
				   {
				   	 b[j++]=a[i];
				   	 sum=sum/a[i];
				   }
	    		} 
	    	}
	    	for(int i=j-1;i >0;i --)
	    	     cout<<b[i]<<"*";
  	        cout<<b[0]<<endl;
	    }
	}
	
}


### Eddy与CUDA集成概述 Eddy 是一种用于处理扩散加权磁共振成像 (DWI) 数据的工具,主要用于校正由涡流效应引起的图像失真。而 CUDA 则是由 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型,允许开发者利用 GPU 的强大算力来加速应用程序。 当提到 **Eddy with CUDA** 集成时,这通常意味着通过 CUDA 技术优化 Eddy 工具中的某些计算密集型部分[^1]。这种集成可以显著提高数据处理速度,尤其是在涉及大量 DWI 图像的情况下。以下是关于两者关系及其使用的详细介绍: #### 1. CUDA 加速原理 CUDA 能够让程序运行在支持 CUDA 的 GPU 上,从而实现多线程并行化操作。对于 Eddy 这样的科学计算软件来说,其核心算法可能涉及到大量的矩阵运算、傅里叶变换以及插值等复杂过程。这些都可以被映射到 GPU 中执行以获得性能提升[^2]。 #### 2. 如何启用 CUDA 支持? 为了使 FSL-Eddy 使用 CUDA 功能,在安装过程中需要特别配置环境变量或者指定编译选项。具体方法如下所示: ```bash export USE_CUDA=1 fsl_install_eddy_openmp_cuda.sh ``` 上述命令会告知系统构建带有 CUDA 扩展版本的 eddy binary 文件。需要注意的是,只有当目标机器上存在兼容硬件(即具备适当架构代号的支持NVIDIA GPUs),此设置才会生效[^3]。 另外还需确认已正确加载对应驱动程序及相关库文件;否则即便完成了上述步骤也可能无法正常工作。 #### 3. 性能收益评估 采用GPU辅助方式确实能够带来可观的时间节省效果——特别是在高分辨率扫描条件下更是如此。然而实际增益程度取决于多种因素共同作用的结果,比如输入数据集规模大小、特定参数选取情况等等[^4]。 ```python import subprocess def run_eddy_with_cuda(input_file, output_dir): command = [ 'eddy', '--imain=' + input_file, '--mask=brain_mask.nii.gz', '--acqp=acq_params.txt', '--index=index.eddy', '--bvecs=bvecs.rotated', '--bvals=bval', '--out=' + output_dir + '/eddy_corrected' ] result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True) if result.returncode !=0 : raise Exception(f"Eddy failed {result.stderr}") run_eddy_with_cuda('data.nii','/path/to/output') ``` 以上脚本展示了调用带cuda增强版eddy的一个简单例子。其中包含了必要的位置参数定义以及其他一些常见选项说明。 ---
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