1096 Consecutive Factors (20 分)

1096连续因子问题
博客围绕1096连续因子问题展开,虽未给出具体内容,但推测是关于该问题的分析与解答,属于信息技术领域算法相关内容。

在这里插入图片描述

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
const int maxn=1e5+100;

int main()
{
    ll n;
    scanf("%lld",&n);
    ll ansi=0;
    ll anslen=0;
    for(ll i=2;i*i<=n;i++)
    {
        ll temp=1,j=i;

        while(1)
        {
            temp*=j;
            if(n%temp!=0) break;
            if(j-i+1>anslen)
            {
                ansi=i;
                anslen=j-i+1;
            }
            j++;
        }
    }
    if(anslen==0)
    {
        printf("1\n%lld",n);
    }
    else
    {
        printf("%lld\n",anslen);
        for(ll i=0;i<anslen;i++)
        {
            printf("%lld",ansi+i);
            if(i!=anslen-1) printf("*");
        }
    }
}

def run_backend(cfg, model, states, keyframes, K): set_global_config(cfg) device = keyframes.device factor_graph = FactorGraph(model, keyframes, K, device) retrieval_database = load_retriever(model) mode = states.get_mode() while mode is not Mode.TERMINATED: mode = states.get_mode() if mode == Mode.INIT or states.is_paused(): time.sleep(0.01) continue if mode == Mode.RELOC: frame = states.get_frame() success = relocalization(frame, keyframes, factor_graph, retrieval_database) if success: states.set_mode(Mode.TRACKING) states.dequeue_reloc() continue idx = -1 with states.lock: if len(states.global_optimizer_tasks) > 0: idx = states.global_optimizer_tasks[0] if idx == -1: time.sleep(0.01) continue # Graph Construction kf_idx = [] # k to previous consecutive keyframes n_consec = 1 for j in range(min(n_consec, idx)): kf_idx.append(idx - 1 - j) frame = keyframes[idx] retrieval_inds = retrieval_database.update( frame, add_after_query=True, k=config["retrieval"]["k"], min_thresh=config["retrieval"]["min_thresh"], ) kf_idx += retrieval_inds lc_inds = set(retrieval_inds) lc_inds.discard(idx - 1) if len(lc_inds) > 0: print("Database retrieval", idx, ": ", lc_inds) kf_idx = set(kf_idx) # Remove duplicates by using set kf_idx.discard(idx) # Remove current kf idx if included kf_idx = list(kf_idx) # convert to list frame_idx = [idx] * len(kf_idx) if kf_idx: factor_graph.add_factors( kf_idx, frame_idx, config["local_opt"]["min_match_frac"] ) with states.lock: states.edges_ii[:] = factor_graph.ii.cpu().tolist() states.edges_jj[:] = factor_graph.jj.cpu().tolist() if config["use_calib"]: factor_graph.solve_GN_calib() else: factor_graph.solve_GN_rays() with states.lock: if len(states.global_optimizer_tasks) > 0: idx = states.global_optimizer_tasks.pop(0)
05-31
<think>嗯,用户想优化和理解run_backend函数中的FactorGraph、retrieval_database和状态管理的代码逻辑。首先,我需要理解这些组件各自的作用。FactorGraph可能用于建模变量之间的关系,比如在优化问题或概率模型中。retrieval_database可能负责数据存储和查询,状态管理可能涉及系统状态的维护和同步。 接下来,我需要考虑如何析现有代码的结构。可能需要检查FactorGraph的构建过程,看看是否有冗余节点或低效的连接。对于retrieval_database,索引是否合理,缓存机制是否到位。状态管理方面,是否有竞态条件或锁的过度使用导致性能下降。然后,优化方法可能包括重构FactorGraph的初始化步骤,使用更高效的数据结构,比如邻接表代替邻接矩阵。对于数据库,添加索引和缓存常用查询结果。状态管理方面,可以引入状态机或乐观锁来减少阻塞。还要考虑代码的可读性和可维护性,比如添加注释、文档和单元测试。性能析工具如cProfile可以帮助定位瓶颈。用户可能还需要监控系统运行时的资源使用情况,以便进一步调优。最后,生成相关问题时要覆盖性能析、具体优化技术、工具使用和实际应用场景,帮助用户全面了解优化方向。</think>### 理解与优化 `run_backend` 函数的代码逻辑 #### 1. **组件功能析** - **FactorGraph** - **作用**:通常用于建模变量间的依赖关系(如概率图模型或优化问题),例如:$$P(X|Y) = \frac{P(Y|X)P(X)}{P(Y)}$$[^1] - **优化方向**:检查图的构建是否包含冗余节点,迭代算法(如置信传播)是否可并行化。 - **示例代码片段**: ```python class FactorGraph: def __init__(self): self.variables = {} # 变量节点 self.factors = [] # 因子节点 def add_factor(self, connected_vars): # 检查是否重复连接变量 if not any(f.connected_vars == connected_vars for f in self.factors): self.factors.append(Factor(connected_vars)) ``` - **retrieval_database** - **作用**:存储和检索结构化/非结构化数据(如向量数据库或文档存储)。 - **优化方向**: - 添加索引(如哈希索引或倒排索引)加速查询。 - 使用缓存层(如 Redis)存储高频访问数据。 - **示例**: ```python def query_database(key): # 优先从缓存读取 cache_result = cache.get(key) if cache_result: return cache_result # 无缓存则查询数据库 db_result = database.execute(f"SELECT * FROM data WHERE key={key}") cache.set(key, db_result, ttl=300) return db_result ``` - **状态管理** - **作用**:跟踪系统运行时状态(如任务进度、资源配)。 - **优化方向**: - 使用状态机明确状态转移逻辑。 - 减少锁的粒度(如从全局锁改为段锁)。 #### 2. **代码结构优化建议** - **逻辑层**: ```python def run_backend(): # 1. 初始化层 fg = FactorGraph() db = retrieval_database.connect() # 2. 计算层 results = factor_graph_solver(fg) # 3. 状态同步层 update_state(results, db) ``` - **性能优化技术**: - **向量化计算**:将循环操作替换为矩阵运算(如 NumPy)。 - **异步 I/O**:对数据库查询使用异步模式(如 `asyncpg`)。 #### 3. **调试与监控工具** - **性能析**: ```bash # 使用 cProfile 析函数耗时 python -m cProfile -s cumtime run_backend.py ``` - **可视化监控**:通过 Prometheus + Grafana 跟踪内存和 CPU 使用率。 --- ###
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