cf-675C Money Transfers

本文介绍了前缀和的概念及其在一维和二维情况下的应用,通过实例阐述如何利用前缀和优化高维问题的求解。文章以CF-675C Money Transfers题目为例,讲解了如何通过前缀和的贪心策略解决银行转账的最少操作次数问题。

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前缀和

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一维前缀和

这个优化主要是用来在O(1)时间内求出一个序列a中,a[i]+a[i+1]+……+a[j]的和。

具体原理十分简单:用sum[i]表示(a[1]+a[2]+……+a[i]),其中sum[0]=0,则(a[i]+a[i+1]+……+a[j])即等于sum[j]-sum[i-1]

二维前缀和

同理,有一维就有二维。对于一个矩阵a,我们也能在O(1)时间内求出子矩阵[x1~x2][y1~y2]的和。

设sum[i][j]为子矩阵[1~i][1~j]的和。则由容斥原理得:

sum[0][j]=sum[i][0]=0

a[x1~x2][y1~y2]=sum[x2][y2]-sum[x1-1][y2]-sum[x2][y1-1]+sum[x1-1][y1-1]

应用问题

核心就两个字:降维

面对许多高维问题,往往前缀和是最先想到的降维方法。 
这样在降维的基础上,许多更进一步的优化才能实现。

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题意:有n家银行围成一个圈,有个人在有些银行里欠了钱,在一些银行里有存钱,欠的钱总数等于存的钱总数。

现在可以有操作,如果两个银行相邻,那么就能在一个银行转任意多的钱到另一个银行。问最少的操作次数,使得在所有银行的存款钱数都为0

思路:贪心,前缀和维护

#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
#include <cmath>
#define maxn 100005
#define INF 0x3f3f3f3f
typedef long long ll; 
using namespace std;
int main(){
int n,m,ans;
ll a[maxn];
map<ll,int> b;
cin>>n;
ll sum=0;
memset(a,0x3f,sizeof(a));
for(int i=1;i<=n;i++){
	cin>>a[i];
	sum+=a[i];
	b[sum]++;
	ans=max(ans,b[sum]);
} 
cout<<n-ans<<endl;
return 0;
}



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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