Problem C - Sums ACM/ICPC Central Europe Regional Contest 2014

本文介绍了一种用于解决等差数列问题的算法,包括等差数列的求和公式、因子枚举方法及代码实现。

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因为sum是一个等差数列,因此N=(a+b)(b-a+1)/2. Set m=b-a+1, 2N=(a+b)m。因为N,m,a+b都是整数且m>=2,所以m即为2N的factor,所以只需枚举所有的factor m,判断是否存在a即可, 2a=(2N/m)+1-m.

#include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;

const int maxn=1e9+10;
int T;
int N;
vector<int>fac;
void findfac()
{
    int upp=2*N;
  //  cout<<"upp: "<<sqrt(upp)+1<<endl;
    for(int i=2;i<sqrt(upp)+1;i++)
    {
        if(upp%i==0)
        {
            fac.push_back(i);
            int tmp=upp/i;
            if(tmp!=i)
            {
                fac.push_back(tmp);
            }

        }
    }
}
int main()
{
   // freopen("input.txt","r",stdin);
    scanf("%d",&T);
    for(int ca=1;ca<=T;ca++)
    {
        scanf("%d",&N);
        fac.clear();
        if(N==1)
        {
            printf("IMPOSSIBLE\n");
            continue;
        }
        else if(N==2)
        {
            printf("IMPOSSIBLE\n");
            continue;
        }
        findfac();
        sort(fac.begin(),fac.end());
        bool flg=false;
        for(int i=0;i<fac.size();i++)
        {
            int m=fac[i];
           // cout<<m<<endl;
            int doua=2*N/m+1-m;
            if(doua%2==0)
            {
                doua=doua/2;
                flg=true;
                printf("%d = ",N);
                for(int j=0;j<m;j++)
                {
                    printf("%d",doua+j);
                    if(j!=m-1)
                    {
                        printf(" + ");
                    }
                }
                printf("\n");
                break;
            }
        }
        if(flg==false)
        {
            printf("IMPOSSIBLE\n");
        }
    }
    return 0;
}
forlinx@ok3588:~/rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit2/examples/onnx/yolov5$ sudo find / -name "libgomp*" 2>/dev/null /home/forlinx/.local/lib/python3.8/site-packages/torch.libs/libgomp-efb3da07.so.1.0.0 /home/forlinx/.local/lib/python3.8/site-packages/torch.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0 /home/forlinx/miniconda3/conda-meta/libgomp-11.2.0-h1234567_1.json /home/forlinx/miniconda3/share/info/libgomp.info /home/forlinx/miniconda3/pkgs/_openmp_mutex-5.1-51_gnu/lib/libgomp.so.1 /home/forlinx/miniconda3/pkgs/libgcc-ng-11.2.0-h1234567_1/share/info/libgomp.info /home/forlinx/miniconda3/pkgs/libgomp-11.2.0-h1234567_1 /home/forlinx/miniconda3/pkgs/libgomp-11.2.0-h1234567_1/lib/libgomp.so.1.0.0 /home/forlinx/miniconda3/pkgs/libgomp-11.2.0-h1234567_1/lib/libgomp.so /home/forlinx/miniconda3/pkgs/libgomp-11.2.0-h1234567_1.conda /home/forlinx/miniconda3/envs/rknn152/conda-meta/libgomp-11.2.0-h1234567_1.json /home/forlinx/miniconda3/envs/rknn152/share/info/libgomp.info /home/forlinx/miniconda3/envs/rknn152/lib/libgomp.so.1.0.0 /home/forlinx/miniconda3/envs/rknn152/lib/libgomp.so.1 /home/forlinx/miniconda3/envs/rknn152/lib/libgomp.so /home/forlinx/miniconda3/lib/libgomp.so.1.0.0 /home/forlinx/miniconda3/lib/libgomp.so.1 /home/forlinx/miniconda3/lib/libgomp.so /var/lib/dpkg/info/libgomp1:arm64.symbols /var/lib/dpkg/info/libgomp1:arm64.triggers /var/lib/dpkg/info/libgomp1:arm64.shlibs /var/lib/dpkg/info/libgomp1:arm64.md5sums /var/lib/dpkg/info/libgomp1:arm64.list /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow_cpu_aws.libs/libgomp-cc9055c7.so.1.0.0 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/lib/libgomp-d22c30c5.so.1 /usr/share/doc/libgomp1 /usr/lib/llvm-10/lib/libgomp.so /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1.0.0 /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1 /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/9/libgomp.spec /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/9/libgomp.a /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/9/libgomp.so /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/8/libgomp.spec /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/8/libgomp.a /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/8/libgomp.so forlinx@ok3588:~/rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit2/examples/onnx/yolov5$
最新发布
08-09
<think>我们正在解决RK3588上的ImportError,具体是libgomp库在静态TLS块中无法分配内存的问题。 根据引用[1][2][3][4][5],解决方案的核心是找到系统中所有的libgomp库,然后通过设置LD_PRELOAD环境变量来预加载正确的库。 步骤: 1. 使用find命令搜索所有libgomp库文件。 2. 根据搜索到的库文件路径,选择其中一个(通常是系统路径下的库或者conda环境下的库)进行预加载。 3. 设置环境变量LD_PRELOAD为选定的库文件路径。 注意:RK3588是ARM64架构,所以库的路径通常包含aarch64-linux-gnu。 根据引用[3]和[4],我们可以通过以下命令来查找: sudo find / -name "libgomp*" 2>/dev/null 但是,由于用户可能没有sudo权限,我们可以先尝试在用户权限下查找(可能不够全面),然后提示用户如果需要全面查找则使用sudo。 然而,在用户问题中,他明确要求“查找系统中所有的libgomp库文件”,所以我们需要给出一个全面的查找方法。 考虑到用户可能没有sudo权限,我们给出两种方案: a) 使用sudo进行全面查找(推荐) b) 在用户权限下查找(可能会遗漏系统目录) 另外,根据引用[4]和[5],我们还可以通过设置环境变量来解决,所以查找库的目的是为了确定预加载的路径。 因此,我们给出以下步骤: 步骤1:查找所有libgomp库 sudo find / -name "libgomp*" 2>/dev/null 步骤2:从搜索结果中选择一个合适的库文件(通常选择系统路径下的,如/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1,或者conda环境下的) 步骤3:设置环境变量(临时) export LD_PRELOAD=<选定的库文件路径> 步骤4:永久设置(可选) 将上述export命令添加到~/.bashrc或~/.profile中 注意:如果系统中有多个libgomp,我们通常选择系统自带的(在/usr/lib/aarch64-linux-gnu/下)或者当前conda环境下的(在conda环境的lib目录下)。如果问题仍然存在,可以尝试另一个。 另外,根据引用[3],类似的错误(静态TLS块无法分配内存)都可以通过设置环境变量解决。 因此,我们给出具体命令和解释。</think>### 查找系统中所有 libgomp 库文件以解决 RK3588 导入错误 #### 查找所有 libgomp 库的完整步骤 1. **运行全局搜索命令** 在终端执行(需要 sudo 权限): ```bash sudo find / -type f \( -name "libgomp*" -o -name "*libgomp*" \) 2>/dev/null ``` *输出示例*: ``` /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1 /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1.0.0 /opt/conda/envs/pytorch/lib/libgomp-d22c30c5.so.1 /home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/lib/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0 ``` 2. **分析关键路径** 重点关注以下位置的库文件: - 系统库路径:`/usr/lib/aarch64-linux-gnu/`(原生系统库) - Conda环境路径:`~/archiconda3/envs/*/lib/`(环境隔离库) - PyTorch安装路径:`~/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/lib/`(PyTorch依赖库) 3. **验证库兼容性** 检查库的架构和链接: ```bash file /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1 ``` *预期输出*:`ELF 64-bit LSB shared object, ARM aarch64, version 1 (GNU/Linux)...` #### 冲突解决方案(根据查找结果选择) ▸ **方案1:预加载系统库(推荐[^3])** ```bash export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1 ``` ▸ **方案2:预加载PyTorch自带库** ```bash export LD_PRELOAD=$(python -c "import torch; print(torch.__file__.rsplit('/',2)[0])")/lib/libgomp-d22c30c5.so.1 ``` ▸ **方案3:创建符号链接**(多版本冲突时) ```bash sudo ln -sf /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1 /etc/ld.so.preload sudo ldconfig ``` #### 永久配置方法 在 `~/.bashrc` 末尾添加(根据实际路径修改): ```bash # 解决静态TLS内存分配错误 export LD_PRELOAD="/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1:$LD_PRELOAD" ``` 执行 `source ~/.bashrc` 立即生效 #### 验证修复 重新运行Python导入测试: ```python python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 成功输出PyTorch版本即表示修复成功 > **根本原因**:RK3588的ARM64架构静态TLS存储区较小(仅1.6MB),当多个线程同时加载`libgomp`时空间不足[^1][^3]。通过`LD_PRELOAD`强制优先加载单实例可解决冲突。
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