浙江大学PAT_甲级_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,并列出这些因子。输入为一个正整数N,输出包括连续因子的数量及按升序排列的因子序列。

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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
我的C++代码:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main()
{
	long long n=2;
	cin >> n;
	vector<int> finally_factors(1,n), temp_factors;  //finally_factors(1,n)最终因子,目前只有一个元素n
	int component_n;//n的分解部分
	for (long long i = 2; i*i <= n; i++)  //从2开始,求因子
	{
		temp_factors.clear();//清除旧的因子
		component_n = n;
		for (long long j = i; j <=31; j++)  //循环求因子
		{
			if (component_n%j == 0)//被整除,是因子
			{
				temp_factors.push_back(j);//记录下来
				component_n = component_n /j;//component_n =商
			}
			else
				break;//不被整除,因子不连续,则结束
		}
		if (temp_factors.size()>finally_factors.size())  //保留最长的因子集合
			finally_factors = temp_factors;
		else if (temp_factors.size() == finally_factors.size() && temp_factors[0]<finally_factors[0])//保留最小序列
			finally_factors = temp_factors;
	}
	cout << finally_factors.size() << endl;  //输出连续因子个数
	cout << finally_factors[0];//输出连续因子
	for (int i = 1; i<finally_factors.size(); i++)
		cout << "*" << finally_factors[i];
	//system("pause");
	return 0;
}


<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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