Algorithms—31.Next Permutation

本文介绍了一个寻找整数数组中下一个更大排列的算法实现。通过找到最后一个递减子序列并进行反转,接着找到第一个大于起始元素的数字进行交换,从而得到下一个更大的排列。提供了完整的Java代码实现。

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

思路:首先找到最后一段从大到小的排序子列,然后将其反向,找到这个子列开头的数字,与该子列比较,找到第一个比他大的数字,交换。

public class Solution {
    public void nextPermutation(int[] nums) {
    	if (nums.length>1) {

        	int a=0;
        	for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
    			if (nums[i]>nums[i-1]) {
    				a=i;
    			}
    		}
            for (int i = a; i < (a+nums.length)/2; i++) {
    			int k=nums[i];
    			nums[i]=nums[nums.length-i+a-1];
    			nums[nums.length-i+a-1]=k;
    		}
            if (a>0) {
            	for (int i = a; i < nums.length; i++) {
            		if (nums[a-1]<nums[i]) {
            			int k=nums[i];
            			nums[i]=nums[a-1];
            			nums[a-1]=k;
            			break;
            		}
            	}
    		}
		}
    }
}


耗时:348ms,中下游。


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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