HDU 3920 Clear All of Them I(状态压缩)

本文介绍了一种使用动态规划解决旅行商问题的方法,通过定义状态数组和递归函数来寻找最小路径成本,适用于小规模问题。文章详细解释了算法的实现过程,包括状态转移方程和边界条件的设定,最后通过具体实例展示了算法的有效性和效率。

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

https://blog.youkuaiyun.com/lxglbk/article/details/6674270

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>

using namespace std;
#define MAXN 1111111
#define INF 0x3fffffff

struct Point {
    double x, y;
} node[22];

int n;

double status[MAXN];
double dist(Point a, Point b) {
    return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)
                +(a.y-b.y)*(a.y-b.y));
}

bool nodecmp(const Point a, const Point b) {
    return dist(node[0], a) < dist(node[0], b);
}

double min(double x, double y) {
    return x < y ? x : y;
}

double dfs(int sta, int cnum) {
    if(status[sta] != -1)
        return status[sta];

    if(cnum == n)//干掉了n对人
        return 0;

    int pos = -1;
    int temp = sta;
    status[sta] = INF;
    for(int c = 1; temp; temp >>= 1, c++) {
        if(temp & 1) {
            if(pos == -1)//确定第一点
                pos = c;
            else//到了第二点
                status[sta] = min(status[sta], dfs(sta-(1<<(pos-1))-(1<<(c-1)), cnum+1)
                               + dist(node[0], node[pos]) + dist(node[pos], node[c]));
        }
    }

    return status[sta];
}

int main() {
    freopen("data.in", "r", stdin);
    int t, casenum;
    int i, upper;

    scanf("%d", &t);
    for(casenum = 1; casenum <= t; casenum++) {
        scanf("%lf %lf", &node[0].x, &node[0].y);
        scanf("%d", &n);

        upper = n<<1;

        for(i = 1; i <= upper; i++) {
            scanf("%lf %lf", &node[i].x, &node[i].y);
        }

        sort(node+1, node+1+upper, nodecmp);
        memset(status, -1, sizeof(status));

        double ans = dfs((1<<upper)-1, 0);//倒推 关键 避免超时
        printf("Case #%d: %.2lf\n",casenum, ans);
    }

    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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