最长连续因子

最长连续因子

输入一个整数,输出其最长连续因子。

例如

输入:60

输出:2 3 4 5 6

注意:1不算因子

用的oj 如果不判定n==1的话会报错,个人感觉有点矛盾了。C代码如下:

#include <stdio.h>
#include <math.h>
/*找出从2开始到sqrt(n)的所有因子,存入数组factor,从其中找出最长的连续因子*/
int main()
{
    int n;
   
    int factor[200]={0};//因子数组
    int count=0;
    int pos;//最后一个连续因子的位置
    int start,end=0;//最大因子的起始位置
    int len=1;//最大因子长度
    int j;
    scanf("%d",&n);
    if(n==1)
    printf("%d",n);
    else
    {
    for(int i=2;i<=sqrt(n);i++)
    {
        if(n%i==0)
        {
            factor[count++]=i;
        }
    }
    for(int i=0;i<count;i++)//确定最大因子长度及最后一个连续因子的位置
    {
        j=i;
        start=i;
       for(j=i;j<count;)
       {
           if(factor[j]==factor[j+1]-1)//判断是否连续
           {
               j++;
           }
           else
           break;
       }
        
        pos=j;
        if(pos-start+1>len)
        {
            len=pos-start+1;
            end=pos;
        }
        i=pos;
    }
    if(len==1)//最大长度是1的情况,直接输出因子数组的第一个值
    printf("%d",factor[0]);
    else
    {
    for(int i=end+1-len;i<=end;i++)
    {
        printf("%d ",factor[i]);
    }
    
    } 
    }
    printf("\n");
	return 0;
}

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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