从零开书学算法(导论)之归并排序

本文详细介绍了归并排序算法的基本思想及实现过程,并提供了完整的代码示例。通过递归地将数组拆分成更小的部分,再合并已排序的子数组来完成整个数组的排序。

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

归并排序思想为将序列每相邻两个数字进行归并操作(merge),形成floor(n/2)个序列,排序后每个序列包含两个元素将上述序列再次归并,形成floor(n/4)个序列,每个序列包含四个元素重复步骤2,直到所有元素排序完毕。

下列代码为单次归并的函数,可作为模板用于代码中。

PS:其中前段为第p位到第q位,后段为第q+1位到第r位。

void Merge(int p,int q,int r){
    int n1 = q - p + 1;
    int n2 = r - q;
    long long L[n1],R[n2];
    for(int i = 0;i < n1;i++) L[i] = A[i+p];
    for(int i = 0;i < n2;i++) R[i] = A[i+q+1];
    L[n1] = 100000000;R[n2] = 100000000;
    int i = 0;int j = 0;
    for(int k = p;k <= r;k++){
            if(L[i] < R[j]) A[k] = L[i++];
            else A[k] = R[j++];
    }
}

加上完整的排序代码如下

void Merge(int p,int q,int r)
{
	int n1 = q - p + 1;
	int n2 = r - q;
	long long L[n1],R[n2];
	//将原数列分到两个数列
	for(int i = 0;i < n1;i++) L[i] = A[i+p];
	for(int i = 0;i < n2;i++) R[i] = A[i+q+1];
	L[n1] = 100000000;R[n2] = 100000000;//作为哨兵
	int i = 0;int j = 0;
	//接下来进行排序
	for(int k = p;k <= r;k++){
			if(L[i] < R[j]) A[k] = L[i++];
			else A[k] = R[j++];
	}
}
void Merge_sort(int p,int q)
{
	int l;
	if(p - q == 1) {
			if(A[q] < A[p]){l = A[q];A[q] = A[p];A[p] = l;}}
	else if(q - p) {
			int center = (p + q) / 2;
			Merge_sort(p,center);
			Merge_sort(center + 1,q);
			Merge(p,center,q);
	}
}


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者和技术发者。 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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