POJ 2352 Stars

本文提供了一种解决POJ2352 Stars问题的有效方法,通过使用线段树来统计星星之间的相对位置关系,进而确定每个星星的等级。文章详细介绍了从读取坐标到更新星星等级的具体实现过程。

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poj 2352 Stars

题目大意:

第一个数n,后面有n行,每行两个数表示星星的横坐标和纵坐标(输入已经按纵坐标排序,纵坐标相同按横坐标排序),若一颗星星的左或下或左下有一颗星星,那这颗星星的等级就+1(一开始为0级)。
输出n行,每行一个整数,表示等级为n-1的星星有几颗。

Sample Input

5
1 1
5 1
7 1
3 3
5 5
Sample Output

1 //等级为0的有1个
2 //等级为1的有2个
1 //等级为2的有1个
1 //等级为3的有1个
0 //等级为4个没有

思路:

因为坐标有0,所以需要将坐标读进来的时候+1。

题解:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n;
int a[320000],t[15000];
int lowbit(int x)
{
    return x&-x;
}
int sum(int x)
{
    int k=0;
    while(x>=1)
    {
        k+=a[x];
        x-=lowbit(x);
    } 
    return k;
}
void update(int x)
{
    while(x<=320000)
    {
        a[x]++;
        x+=lowbit(x);
    }
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(t,0,sizeof(t));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            int x,y;
            scanf("%d%d",&x,&y);
            t[sum(x+1)]++;
            update(x+1);
        }
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            printf("%d\n",t[i]);
        }
    }
    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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