Leetcode 71. Simplify Path

本文详细介绍了如何解析并简化Unix风格的文件路径,包括处理特殊符号如'.'、'..'、连续斜杠和空字符串,通过使用栈数据结构实现路径的简化。

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

Given an absolute path for a file (Unix-style), simplify it.

For example,
path = "/home/", => "/home"
path = "/a/./b/../../c/", => "/c"

click to show corner cases.

Corner Cases:

  • Did you consider the case where path = "/../"?
    In this case, you should return "/".
  • Another corner case is the path might contain multiple slashes '/' together, such as "/home//foo/".
    In this case, you should ignore redundant slashes and return "/home/foo".

网址是被"/"隔开,对于网址的分析可以见这篇博客

http://www.cnblogs.com/springfor/p/3869666.html

如果遇见了"."或者分割的字符串为空,则跳过这个字符串,如果遇到“..”,然后就进行弹出堆栈的操作

code

public class Solution {
    public String simplifyPath(String path) {
        if(path == null || path.length() == 0)
            return path;
        Stack<String>stack = new Stack<String>();
        String[] temRes = path.split("/");
        for(int i = 0; i < temRes.length; i++){
            if(temRes[i].equals(".") || temRes[i].length() == 0) 
                continue;
            else if(temRes[i].equals("..")){
                if(!stack.isEmpty()){
                    stack.pop();
                }
            }
            else{
                stack.push(temRes[i]);
            }
        }
        //I use two stack to reverse the make the order of the string the same with the original string
        Stack<String> reverse = new Stack<String>();
        StringBuffer result = new StringBuffer();
        while(!stack.isEmpty()){
            reverse.push(stack.pop());
        }
        while(!reverse.isEmpty()){
            result.append("/" + reverse.pop());
        }
        if(result.length() == 0)
            result.append("/");
        return result.toString();
    }
}


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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