nyoj-02 括号配对问题

本文详细介绍了如何解决括号配对问题,包括输入输出规范、算法实现及实例解析。

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括号配对问题

时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度:3
描述
现在,有一行括号序列,请你检查这行括号是否配对。
输入
第一行输入一个数N(0<N<=100),表示有N组测试数据。后面的N行输入多组输入数据,每组输入数据都是一个字符串S(S的长度小于10000,且S不是空串),测试数据组数少于5组。数据保证S中只含有"[","]","(",")"四种字符
输出
每组输入数据的输出占一行,如果该字符串中所含的括号是配对的,则输出Yes,如果不配对则输出No
样例输入
3
[(])
(])
([[]()])
样例输出
No
No
Yes
# include<stdio.h>
# include<string.h>

using namespace std;
int main()
{
	int z,i,t,m,n,l,top;
	scanf("%d",&z);
	while(z--)
	 {
	 	char str[1000];
	 	char c[1000];
	 	scanf("%s",str);top=1;
	 	l=strlen(str);c[0]=str[0];
	 	if(l%2==1) printf("No\n");	 		 		
	 	else 
		 {
		 	if (c[0]==']'||c[0]==')')
	 	    printf("No\n");	 	 	 
	 	 	for(t=1;t<l;t++)
	 	 	 {
	 	 	 	c[top]=str[t];
	 	 	 	if(c[top]==']'&&c[top-1]=='[')
	 	 	 	  top--;
	 	 	 	else if(c[top]==')'&&c[top-1]=='(')
	 	 	 	  top--;
	 	 	 	else top++;
	 	 	 }
	 	 
	 	   if(top==0) printf("Yes\n");
	 	   else printf("No\n");
		 } 
	 }
	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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