【PAT】1096. Consecutive Factors

本文介绍了一个使用C++实现的程序,该程序能够检测一个数是否为素数,并通过特殊的算法找出给定整数的最大因子序列。文章包含了完整的源代码,展示了如何利用循环和条件判断来完成素数检测及寻找特定因子的过程。
#define LOCAL
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <string>
using namespace std;

typedef long long ll;

bool isprime(int x){
    for(int i=2;i*i<=x;i++){
        if(x%i==0) return false;
    }
    if(x==0 || x==1) return false;
    else
    return true;
}

int main()
{
    #ifdef LOCAL
        freopen("data.in","r",stdin);
        freopen("data.out","w",stdout);
    #endif // LOCAL
    ll n;
    scanf("%lld",&n);
    ll sqr=(ll)sqrt(1.0*n),ans=0,len=0;
    for(ll i=2;i<=sqr;i++){
        int alen=0;
        ll res=i;
        int d=i+1;
        while(n%res==0&&res<=n){
            res*=d;
            d++;alen++;
        }
        if(alen>len){
            ans=i;len=alen;
        }
    }
    if(len==0) printf("1\n%lld",n);
    else{
        printf("%lld\n",len);
        for(ll i=0;i<len;i++){
            printf("%lld",ans+i);
            if(i<len-1)printf("*");
        }
    }
    return 0;
}

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
<think>好的,用户提供了他们的视频处理代码,并提到了之前遇到的内存错误问题。现在需要分析他们的代码,找出潜在的内存问题,并提出优化建议。 首先,用户的代码结构是一个循环读取视频帧的过程,根据ROI内是否有车辆决定是否保存片段。他们之前遇到的错误是内存不足,导致无法分配帧数组,现在需要检查这段代码中可能导致内存积累的地方。 观察到用户使用了一个列表`current_seg_frames`来存储当前片段的所有帧。在每次读取帧时,如果检测到物体在ROI内,或者在连续未检测到物体但未超过阈值的情况下,都会将帧添加到这个列表中。问题可能出在这里:如果片段很长,或者有大量帧被缓存,会导致内存不断增长。 接下来,用户可能没有及时释放不再需要的帧。例如,在保存片段后,虽然清空了`current_seg_frames`,但如果在保存之前有大量帧累积,可能会占用大量内存。此外,每次循环都保留完整的帧数据,而没有释放旧帧的引用,这可能导致内存无法及时回收。 另外,用户可能在处理高分辨率视频时,每个帧的大小很大,如果片段持续时间长,累积的帧数会非常多。例如,1080p的帧每个大约需要3MB内存(假设3通道uint8),100帧就是300MB,累积多个这样的片段会导致内存耗尽。 解决方案方面,需要优化帧的存储方式。例如,使用固定大小的缓冲区,或者及时将帧写入磁盘而不是保留在内存中。另外,可以考虑在不需要原始帧后立即释放它们的引用,帮助垃圾回收器回收内存。此外,检查是否有必要存储所有帧,或者是否可以在处理后立即写入视频文件,避免累积。 还需要考虑用户是否在保存片段时正确处理了帧数据。例如,`save_seg`函数是否及时将帧写入磁盘,并释放内存中的帧。如果在保存后才清空列表,那么在保存之前所有帧都会占用内存,可能导致内存泄漏。 另外,用户可能没有处理异常情况,比如在循环中如果出现错误,是否能够正确释放资源,避免内存泄漏。虽然代码中有基本的错误处理,但可能需要更健壮的异常处理机制。 最后,用户可能需要调整`consecutive_no_detect`的逻辑,确保不会因为短暂的检测失败而过度缓存帧,或者设置合理的阈值来及时结束片段,减少内存占用。 </think>你的代码存在两个核心内存风险点: 1. **帧缓存累积**:`current_seg_frames.append((frame_count, frame))`会持续累积完整帧数据 2. **未释放引用**:未及时释放已处理帧的numpy数组内存 ### 优化方案(修改后的关键代码段) ```python # 使用双端队列+帧复用的内存优化方案 from collections import deque import numpy as np # 限制最大缓存帧数(根据内存容量调整) MAX_BUFFER_FRAMES = 300 frame_buffer = deque(maxlen=MAX_BUFFER_FRAMES) # 替换原列表存储方式 self.current_seg_frames = [] # 改用固定大小缓冲区 # 在循环中修改帧处理逻辑 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 检测ROI内是否有车辆 has_object_in_roi, detection = self.detect_object_in_roi(frame) # 帧复用机制:只保留必要帧的深拷贝 if has_object_in_roi or (self.object_in_roi and self.current_seg_frames): # 使用copy确保后续处理不受后续帧覆盖影响 frame_buffer.append(np.copy(frame)) # 超出缓冲区时立即写入磁盘 if len(frame_buffer) == MAX_BUFFER_FRAMES: print(f"缓冲区满,立即写入{MAX_BUFFER_FRAMES}帧") self.save_seg_from_buffer(frame_buffer, output_dir, self.seg_counter) frame_buffer.clear() # 清空缓冲区 # 原有逻辑保持不变... # 最终处理剩余缓冲帧 if frame_buffer: self.save_seg_from_buffer(frame_buffer, output_dir, self.seg_counter) ``` ### 内存管理增强建议 1. **显式内存释放** ```python # 替换原来的frame存储方式 self.current_seg_frames.append((frame_count, frame.copy())) # 避免引用原始帧 del frame # 及时删除原始帧引用 ``` 2. **帧尺寸优化** ```python # 在detect_object_in_roi内部进行预处理 def detect_object_in_roi(self, frame): # 先缩放检测区域(示例:缩小到50%) roi = frame[self.roi_y:self.roi_y+self.roi_h, self.roi_x:self.roi_x+self.roi_w] small_roi = cv2.resize(roi, None, fx=0.5, fy=0.5) # 返回检测结果和缩放后的检测框坐标 return has_object, scaled_detection ``` 3. **内存监控(调试用)** ```python import tracemalloc tracemalloc.start() # 在循环中添加内存监控 if frame_count % 100 == 0: current, peak = tracemalloc.get_traced_memory() print(f"当前内存使用: {current / 10**6:.2f}MB, 峰值: {peak / 10**6:.2f}MB") ``` ### 配置建议 ```python # 根据内存容量动态调整参数 available_memory = 2 * 1024**3 # 假设可用2GB内存 frame_size = 1520 * 2688 * 3 # 单帧大小 MAX_BUFFER_FRAMES = available_memory // frame_size # 动态计算缓冲区大小 ```
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