1032. Sharing (25)

本文介绍了一种算法,该算法通过使用栈来找出两个由链表表示的英文单词中共享后缀的起始位置。输入包含单词的节点地址及数据,并通过比较逆序遍历的节点来确定共有后缀的位置。

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1032. Sharing (25)

时间限制
100 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
16000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

To store English words, one method is to use linked lists and store a word letter by letter. To save some space, we may let the words share the same sublist if they share the same suffix. For example, "loading" and "being" are stored as showed in Figure 1.


Figure 1

You are supposed to find the starting position of the common suffix (e.g. the position of "i" in Figure 1).

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains two addresses of nodes and a positive N (<= 105), where the two addresses are the addresses of the first nodes of the two words, and N is the total number of nodes. The address of a node is a 5-digit positive integer, and NULL is represented by -1.

Then N lines follow, each describes a node in the format:

Address Data Next

where Address is the position of the node, Data is the letter contained by this node which is an English letter chosen from {a-z, A-Z}, and Next is the position of the next node.

Output Specification:

For each case, simply output the 5-digit starting position of the common suffix. If the two words have no common suffix, output "-1" instead.

Sample Input 1:
11111 22222 9
67890 i 00002
00010 a 12345
00003 g -1
12345 D 67890
00002 n 00003
22222 B 23456
11111 L 00001
23456 e 67890
00001 o 00010
Sample Output 1:
67890
Sample Input 2:
00001 00002 4
00001 a 10001
10001 s -1
00002 a 10002
10002 t -1
Sample Output 2:
-1

注意:特别注意5-digit这种格式是05d%

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

#include <string>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
#include <stack>

using namespace std;

struct node
{
    char data;
    int add;
    int next;
    node()
    {
        add=-1;
        next=-1;
    }
};
node cube[100005];

int main()
{
  //  freopen("in.txt","r",stdin);

    int head1,head2,N;
    scanf("%d %d %d",&head1,&head2,&N);
    for(int i=0;i<N;i++)
    {
        int t1,t2,c;
        scanf("%d %c %d",&t1,&c,&t2);
        cube[t1].add=t1;
        cube[t1].next=t2;
        cube[t1].data=c;
    }

    stack<node> s1,s2;
    int p1=head1;
    int p2=head2;
    while(p1!=-1)
    {
        s1.push(cube[p1]);
        p1=cube[p1].next;
    }
    while(p2!=-1)
    {
        s2.push(cube[p2]);
        p2=cube[p2].next;
    }

    int ans=-1;
    while( (!s1.empty()&&!s2.empty())&&(s1.top().add==s2.top().add) )//
    {
        ans=s1.top().add;
        s1.pop();
        s2.pop();
    }

    if(ans==-1)
        printf("%d",ans);
    else
        printf("%05d",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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