HDU 5339 Untitled(枚举)

本文探讨了一个算法问题:给定一个数字和数组,寻找满足特定条件的最少元素数量。通过2^n枚举所有情况并进行排序,实现高效求解。

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Description
给出一个数字a和一个数组b,现在让你从b数组中选取最少的元素,使得a依次模完这些元素后为0,输出最少元素的数量,如果不存在合理方案则输出-1
Input
第一行为用例组数T,每组用例第一行为两个整数n和a,第二行有n个整数表示b数组
Output
对于每组用例,输出最少的元素数量,如果不存在合理方案则输出-1
Sample Input
2
2 9
2 7
2 9
6 7
Sample Output
2
-1
Solution
因为b数组元素数量不超过20,所以可以2^n枚举所有情况不断更新满足条件的最小元素数量即可,因为每次肯定模较大数才可能将a模成0,所以先将b数组降序排
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<string>
#include<set>
#include<map>
using namespace std;
int cmp(int x,int y)//降序排 
{
    return x>y;
}
int main()
{
    int t,a,n,b[22],c[22];
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&a);
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d",&b[i]);
        sort(b,b+n,cmp);//排序 
        int ans=22,flag=0;
        for(int i=0;i<(1<<n);i++)//2^n枚举所有情况 
        {
            int k=0;
            for(int j=0;j<n;j++)//找到此情况使用的元素 
                if(i&(1<<j))
                    c[k++]=b[j];
            int temp=a;
            for(int j=0;j<k;j++)
                temp%=c[j];
            if(!temp)//满足条件 
            {
                flag=1;
                ans=min(ans,k);//更新最小元素数量 
            }
        }
        if(flag)//有解 
            printf("%d\n",ans);
        else//无解 
            printf("-1\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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