要优化C语言中的因子分解算法，可以采用以下方法：
使用更高效的算法：一个常见的因子分解算法是试除法。但是，还有一些更高效的算法，例如Pollard’s Rho算法、Lenstra椭圆曲线分解法和Quadratic Sieve算法。这些算法在处理大数时表现更好。
优化代码实现：确保代码实现简洁、高效，避免不必要的计算和内存分配。例如，可以使用位操作代替模运算，减少循环次数，使用查找表等。
多线程和并行计算：利用多核处理器或GPU进行并行计算，可以显著提高算法的性能。可以使用OpenMP、CUDA等并行计算库来实现。
优化编译器选项：使用编译器的优化选项（如GCC的-O2或-O3）可以提高代码执行效率。同时，可以考虑使用其他优化技术，如循环展开、函数内联等。
使用数学库：有些数学库（如GMP、NTL等）已经实现了高效的因子分解算法，可以直接使用这些库，避免自己编写代码。
算法调优：根据实际情况调整算法参数，例如在Pollard’s Rho算法中选择合适的多项式。通过实验和分析，找到最佳参数组合。
缓存和预处理：对于需要多次计算的数据，可以使用缓存和预处理技术，将计算结果存储起来，避免重复计算。例如，可以预先计算小于某个范围内的所有质数，加速因子分解过程。
使用专用硬件：对于非常大的数，可以考虑使用专用硬件，如FPGAs或ASICs，进行因子分解。这些硬件在执行特定任务时比通用处理器更快。
通过以上方法，可以优化C语言中的因子分解算法，提高其性能和效率。