洛谷 P1378 油滴扩展

本文探讨了在一个长方形区域内,如何安排多个油滴的放置顺序以使得它们扩散后的总体积最大。通过计算每个油滴可能的最大半径,并采用递归搜索的方法找到最优解。

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题目概述

    在一个长方形框子里,最多有N(0≤N≤6)个相异的点,在其中任何一个点上放一个很小的油滴,那么这个油滴会一直扩展,直到接触到其他油滴或者框子的边界。必须等一个油滴扩展完毕才能放置下一个油滴。那么应该按照怎样的顺序在这个点上放置油滴,才能使放置完毕后所有油滴占据的总体积最大呢?(不同的油滴不会相互融合)

解题思路

    这题就是一道纯粹的搜索。对于每个油滴,计算出它到矩形四个边界的距离,与之前放下的每个油滴的圆心距减去后者半径,这个油滴的半径就是这些数据中的最小值。

    注意:pi应取3.141592653589;

          当投放油滴的点已被覆盖(即圆心距大于已放下的油滴半径)时,半径应取0;

          输出时的四舍五入应用trunc(x+0.5)实现。

    时间复杂度:O(n!)

    空间复杂度:O(n)

源程序

var
 a:array[1..10,1..2]of longint;
 c:array[1..10]of longint;
 f:array[1..10]of double;
 b:array[1..10]of boolean;
 x1,y1,x2,y2,n,ans,m,rmt,i:longint;
 rt,r,rm:double;
procedure dfs(d:longint);
 var
  i,j:longint;
 begin
  if d>n then begin
               rm:=m;
               for i:=1 to n do
                rm:=rm-3.1415926535897932384*f[i]*f[i];
               rmt:=trunc(rm+0.5);
               if rmt<ans then ans:=rmt;
              end;
  for i:=1 to n do
   begin
    if b[i]=true then continue;
    b[i]:=true;
    c[d]:=i;
    r:=abs(x1-a[i,1]);
    if abs(x2-a[i,1])<r then r:=abs(x2-a[i,1]);
    if abs(y1-a[i,2])<r then r:=abs(y1-a[i,2]);
    if abs(y2-a[i,2])<r then r:=abs(y2-a[i,2]);
    for j:=1 to d-1 do
     begin
      rt:=sqrt((a[c[j],1]-a[i,1])*(a[c[j],1]-a[i,1])+(a[c[j],2]-a[i,2])*(a[c[j],2]-a[i,2]));
      if (rt>f[j])and(rt-f[j]<r) then r:=rt-f[j];
      if (rt<f[j]) then r:=0;  //注意考虑投放点已被覆盖的情况
     end;
    f[d]:=r;
    dfs(d+1);
    b[i]:=false;
   end;
 end;
begin
 readln(n);
 readln(x1,y1,x2,y2);
 m:=abs((y2-y1)*(x2-x1));
 ans:=m;
 for i:=1 to n do
  readln(a[i,1],a[i,2]);
 dfs(1);
 write(ans);
end.

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。阅读时应重关注论文中提到的技术创新及其背后的原理,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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