HDU 1016 Prime Ring Problem

Prime Ring Problem

Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 43332    Accepted Submission(s): 19229


Problem Description
A ring is compose of n circles as shown in diagram. Put natural number 1, 2, ..., n into each circle separately, and the sum of numbers in two adjacent circles should be a prime.

Note: the number of first circle should always be 1.


 

Input
n (0 < n < 20).
 

Output
The output format is shown as sample below. Each row represents a series of circle numbers in the ring beginning from 1 clockwisely and anticlockwisely. The order of numbers must satisfy the above requirements. Print solutions in lexicographical order.

You are to write a program that completes above process.

Print a blank line after each case.
 

Sample Input
6 8
 

Sample Output
Case 1: 1 4 3 2 5 6 1 6 5 2 3 4 Case 2: 1 2 3 8 5 6 7 4 1 2 5 8 3 4 7 6 1 4 7 6 5 8 3 2 1 6 7 4 3 8 5 2
标准的DFS,深度搜索一下就好,我试了,要是输入个18,得跑好久,估计,是跑不出了,下面的代码可以ac
#include <stdio.h>
#include <string.h>

int pri[55],cnt=1;
int a[25],jdg[25],n;
void dfs(int tmp)
{
	int i;
	
	if(tmp>n)
	{
		if(pri[a[n]+a[1]]&&pri[a[n]+a[n-1]])
		{
			
			for(i=1;i<=n;i++)
			{
				if(i==n)
					printf("%d\n",a[i]);
				else
					printf("%d ",a[i]);
			}
		}
		
		return ;
	}
	if(tmp>=3&&(!pri[a[tmp-1]+a[tmp-2]]))
	{
		return ;
	}
	for(i=2;i<=n;i++)
	{
		if(!jdg[i])
		{
			a[tmp]=i;
			jdg[i]=1;
			dfs(tmp+1);
			jdg[i]=0;
		}
	}	
}
int main()
{
	int i,j;
	
	for(i=0;i<55;i++)
		pri[i]=1;
	for(i=2;i<=30;i++)
	{
		if(pri[i])//pri[i]=0
		{
			for(j=i+i;j<55;j=j+i)
				pri[j]=0;
		}
	}
	pri[0]=pri[1]=0;
	
	while(~scanf("%d",&n))
	{
		memset(jdg,0,sizeof(jdg));
		a[1]=1;
		jdg[1]=1;
		printf("Case %d:\n",cnt++);
		dfs(2);
		printf("\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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