1096.Consecutive Factors

本文介绍了一种算法,用于找出一个给定整数所有可能的连续因数中最长的一串,并通过C++代码实现该算法。算法采用暴力搜索的方式找到以每个数字为起始的连续因数串。

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

【题意】
        找出一个给定数字分解因数的所有可能中连续因数最长的串
【思路】

        暴力找每一个数字为起始的因数串即可


#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

int main(){
	int n;
	cin >> n;
	int maxCnt = 1, first = n;
	for (int i = 2; i <= sqrt(n) + 0.5; ++i){
		int cnt = 0, remain = n, j;
		for (j = i; remain % j == 0; remain /= j, ++j);
		if (j - i > maxCnt || (j - i == maxCnt && i < first)){
			maxCnt = j - i;
			first = i;
		}
	}
	cout << maxCnt << endl;
	cout << first;
	for (int i = 1; i < maxCnt; ++i){
		cout << '*' << first + i;
	}
	system("pause");
	return 0;
}


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,我需要考虑如何分析现有代码的结构。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。性能分析工具如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分析、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. **组件功能分析** - **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、资源分配)。 - **优化方向**: - 使用状态机明确状态转移逻辑。 - 减少锁的粒度(如从全局锁改为分段锁)。 #### 2. **代码结构优化建议** - **逻辑分层**: ```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** - **性能分析**: ```bash # 使用 cProfile 分析函数耗时 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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