Codeforces#390div.2 2017-01-12 practice

本文精选了算法竞赛中的三道题目及其解决方案,包括数组分割、井字游戏判定及优惠券使用策略。通过这些题目,展示了如何运用算法解决实际问题。

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

A  Lesha and array splitting

题意:给 n 个数,把它分成几段,要求每段和不能为0,求分法

题解:只有全为0,才会出现不能分的情况,否则若所有数之和不为0,可以直接部分,当一段.若所有数之和为0,则必定可从一数断开,使其分为两段和不为0的数,只要找到第一个不为0的数就行了.

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B  Ilya and tic-tac-toe game

题意:给张图,'.'为空,问能否在空位加上一个'x',使得图中出现连续的三个'x',(横竖斜都行)

题解:直接12种情况判定一下.

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D  Fedor and coupons

题意:给n张优惠券,每张优惠券可以使一段编号内的商品优惠,现在问,若希望优惠k次,则最多可使多少商品优惠.并写出优惠方案

题解:一张券就是一个区间,我们先把这些取件按照左端点按照从小到大的顺序排序,接着使用优先队列,按右端点最小值优先.然后按顺序将排好序的取件放入,若正好队列内由k个区间,则存在一个区间内的商品可优惠k次即最大左端点到最小右端点,我们只有不断的更新这两个值找最长的取件就可以了.

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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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