Algorithms—168.Excel Sheet Column Title

本文深入探讨了代码优化的策略与技巧,通过实例分析,揭示了如何提高代码效率和性能,包括从数据结构选择到算法优化的全过程。重点介绍了Z=A0的概念及其在特定场景下的应用,同时分享了在不同编程环境下的最佳实践。

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思路:同171题,记住Z=A0即可。

耗时:204ms,中上游。

public class Solution {
    public String convertToTitle(int n) {
    	List<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
        while (n!=0) {
			list.add(n%26);
			n/=26;
		}
        boolean flag=false;
        List<Integer> l=new ArrayList<Integer>();
        for (int i = 0; i <list.size(); i++) {
        	int k=list.get(i);
			if(flag){
				if (k>1) {
					l.add(k-1);
					flag=false;
				}else if(k==1){
					l.add(26);
					flag=true;
				}else {
					l.add(25);
					flag=true;
				}
			}else {
				if (k!=0) {
					l.add(k);
					flag=false;
				}
				else {
					l.add(26);
					flag=true;
				}
			}
		}
        int m=l.size();
        if (flag) {
			m--;
		}
        String answer="";
         for (int i = m-1; i >=0; i--) {
			int k=l.get(i);
			k+=64;
			char c=(char) k;
			String s=String.valueOf(c);
			answer+=s;
		}
    	return answer;
    }
}



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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