剑指offer——包含min函数的栈

本文介绍了一种使用两个栈来实现在O(1)时间内获取栈内最小元素的方法。通过同步更新数据栈和辅助栈,确保辅助栈顶始终是最小值。文章提供了完整的C++实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈中所含最小元素的min函数。

 

#include<cstdlib>
#include<stack>
#include<assert.h>
using namespace std;
class Solution {
public:
    stack<int> m_data, m_min;
    void push(int value) {
        m_data.push(value);
        if(m_min.size() == 0 || value < m_min.top())
        {
            m_min.push(value);
        }
        else
            m_min.push(m_min.top());
    }
    void pop() {
        assert(m_data.size() > 0 && m_min.size() > 0);
        m_data.pop();
        m_min.pop();
    }
    int top() {
        return m_data.top();
    }
    int min() {
        assert(m_data.size() > 0 && m_min.size() > 0);
        return m_min.top();
    }
};

得到的

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值