1096. Consecutive Factors (20)

本文介绍了一种算法,用于找出正整数N的最大连续因子序列,并确保这些因子的数量最多且尽量小。输入一个正整数N,算法将输出连续因子的最大数量及这些连续因子的具体序列。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Among all the factors of a positive integer N, there may exist several consecutive numbers. For example, 630 can be factored as 3*5*6*7, where 5, 6, and 7 are the three consecutive numbers. Now given any positive N, you are supposed to find the maximum number of consecutive factors, and list the smallest sequence of the consecutive factors.

Input Specification:

Each input file contains one test case, which gives the integer N (1<N<231).

Output Specification:

For each test case, print in the first line the maximum number of consecutive factors. Then in the second line, print the smallest sequence of the consecutive factors in the format "factor[1]*factor[2]*...*factor[k]", where the factors are listed in increasing order, and 1 is NOT included.

Sample Input:
630
Sample Output:
3
5*6*7

求一个数n连续的因子,要求使得因子数最多且使因子尽量小。2的31次方等于2 147 483 648,而12的阶乘为479 001 600,13的阶乘是6 227 020 800,故最大的连续因子数为12,因此可以暴力破之。需要注意的是连续因子数小于2时,即没有因子是连续的情况,如果数n是合数就输出最小的因子;如果n是素数就输出该数(因为1不能是答案)。


代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;

int main()
{
	long long n;
	cin>>n;
	
	for(int num=11;num>1;num--)
	{
		for(int i=2;i+num<=13;i++)
		{
			long long m=1;
			for(int j=i;j<i+num;j++)
			{
				m*=j;
			}
			if(n%m==0)
			{
				printf("%d\n%d",num,i);
				for(int j=i+1;j<i+num;j++)
				{
					printf("*%d",j);
				}
				return 0;
			}
		}
	}
	for(int i=2;i<=sqrt(n);i++)
	{
		if(n%i==0) 
		{
			printf("1\n%d",i);
			return 0;
		}
	}
	printf("1\n%d",n);
}


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)
最新发布
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。 --- ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值