Burst Balloons

探讨了如何通过动态规划解决气球爆破问题,旨在最大化获取的硬币数。介绍了一种逆向思维方法,并提供了详细的代码实现。

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Description
Given n balloons, indexed from 0 to n-1. Each balloon is painted with a number on it represented by array nums. You are asked to burst all the balloons. If the you burst balloon i you will get nums[left] * nums[i] * nums[right] coins. Here left and right are adjacent indices of i. After the burst, the left and right then becomes adjacent.

Find the maximum coins you can collect by bursting the balloons wisely.

Note:
(1) You may imagine nums[-1] = nums[n] = 1. They are not real therefore you can not burst them.
(2) 0 ≤ n ≤ 500, 0 ≤ nums[i] ≤ 100

Example:

Given [3, 1, 5, 8]

Return 167

nums = [3,1,5,8] –> [3,5,8] –> [3,8] –> [8] –> []
coins = 3*1* 5 + 3*5* 8 + 1*3* 8 + 1*8* 1 = 167

解题思路:使用逆向思维解决这道题。假设f(i,j)表示炸掉编号为i到j的气球所能获得的最多硬币,先考虑最后炸掉的气球,如果最后炸掉的气球的编号为k,那么f(i,j)= f(i,k)+f(k,j)+ nums[k](i<=k<=j),因为在最后一步k能够取遍i到j的所有可能,但是在上一步比如计算f(i,k)或f(k,j)时,编号k的气球就不能够被选为要炸掉的气球,因此如果这一步要炸掉的气球的编号为k’ 时,k’ 的可能选择为(i<= k’ < k 或k< k ‘< j)。为了统一k的取值,先在这组气球的头和尾加入编号为i-1以及j+1的两个气球,令f’(i-1,j+1)表示炸掉编号区间为(i,j)的气球所能获得的最多硬币。其实也可以这么考虑,只要把f’(i,j)中的i和j号气球当成最后要炸的两个气球,那么在此之前要炸掉在(i+1,j-1)中的所有气球。令在头和尾加入的那两个气球代表的数目为1,f(i,j)=f’(i+1,j-1)=max{f’(i+1,k)+f’(k,j-1)+nums[i+1] * nums[k] * nums[j-1]}(i + 1< k < j - 1)。程序代码如下:

class Solution {
public:
    int maxCoins(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int>> dp(nums.size() + 2, vector<int>(nums.size() + 2, 0));
        vector<int> n(nums.size() + 2, 1); //在头和尾加入两个气球后的数组
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
            n[i + 1] = nums[i];

        for (int len = 2; len <= n.size(); len++) {
            for (int left = 0; left + len - 1 < n.size(); left++) {
                int right = left + len - 1;
                for (int i = left + 1; i < right; i++) {
                    dp[left][right] = max(dp[left][right], n[left] * n[i] * n[right] 
                                          + dp[left][i] + dp[i][right]);
                }
            }
        }

        return dp[0][nums.size() + 1];
    }
};
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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