Palindrome Linked List

本文介绍了一种高效判断单链表是否为回文的方法。通过使用快慢指针找到链表的中点,并反转后半部分链表,进而逐个比较节点值来判断链表是否为回文结构。

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

Given a singly linked list, determine if it is a palindrome.


注解:用快慢指针找出中间节点,将后半链表倒序,对比每个节点

优化:找中间节点时,翻转前半段链表


bool isPalindrome(ListNode* head) {
    if( !head || !head->next )
        return true;
    ListNode *fast = head, *slow = head;
    while( fast->next && fast->next->next )
    {
        slow = slow->next;
        fast = fast->next->next;
    }
    
    if( fast->next != NULL )
    {
        fast = slow->next;
        slow = reverse( head, fast );
    }
    else
    {
        fast = slow->next;
        slow = reverse( head, slow );
    }
    while( slow && fast )
    {
        if( slow->val != fast->val )
            return false;
        slow = slow->next;
        fast = fast->next;
    }
    
    return true;
}
    
ListNode* reverse( ListNode* head, ListNode* tail )
{
    if( head == tail || head->next == tail )
        return head;
    
    ListNode *p = head->next, *q;
    head->next = NULL;
    while( p != tail )
    {
        q = p->next;
        p->next = head;
        head = p;
        p = q;
    }
    return head;
}


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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值