810C. Do you want a date?

本文解析了一道CodeForces C题,通过分析题目要求计算集合中所有非空子集的最大值与最小值之差的总和,并给出了优化后的算法实现。

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

题目链接:http://codeforces.com/contest/810/problem/C

题目大意:
告诉你一个含有n个互不相同的元素的集合,求它的所有非空子集中元素最大值与元素最小值之差的和。结果很大,输出它%1e9+7后的结果。

推倒:
先对A排序,然后不妨枚举子集的最小元素,看一下它对答案的贡献

考虑一个数列1 3 5 7 9,假设1是子集的最小元素

再考虑集合的最大元素,假设是3,那么5 7 9都不能选,总共1种情况,对答案贡献是1x2

假设是5,那么3随便选不选,7和9不能选,总共2种情况,对答案贡献是2x4

假设是7,那么3和5随便选不选,9不能选,总共4种情况,对答案贡献是4x6

由此可推出任意第i个数和第j个数(i

for(i=1;i<=n;i++)
    {
        for(j=i+1;j<=n;j++)
        {
            k=j-i-1;
            ans+=b[k]*(a[j]-a[i])%mod;
            ans%=mod;
        }
    }

这段代码在逻辑上可行,但时间复杂度为o(n^2),不能满足题目要求,因此要对规律进行进一步的优化。

可以将问题缩小化变为每个数进行多少次加法运算
其中最小的元素被减了2^n-2^0次即加了2^0-2^n次,最大的元素被加了2^n-2^0次,所以第i个数被加了2^i-2^(n-i-1)

*(另一种推倒:长度为1结果是ans1 = a[1]-a[0]+a[2]-a[1] ….a[n-1]-a[n-2] = (a[1]+a[2]+…+a[n-1] )- (a[0]+a[1]+….+a[n-2])
长度为2是结果是ans2 = a[2]-a[0]+a[3]-a[1]+…..+a[n-1]-a[n-1-2]
这样我们可以清楚的发现ans = ans1+ans2+ans(n-1) = sum[n-1]-sum[i]-sum[n-1-i-1],这里sum[i]代表前i个的和)*

最终代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAX = 3*1e5 + 7;
const int MOD = 1e9 + 7;
int a[MAX];
long long b[MAX];
int main()
{
    int n;
    cin >> n;

    b[0] = 1;
    for(int i = 0; i < n; ++i)
    {
        cin >> a[i];
        b[i+1] = (b[i]*2) % MOD;
    }
    sort(a, a+n);

    long long ans = 0;
    for(int i = 0; i < n; ++i)
    {
        ans += (a[i]*(b[i]-b[n-i-1])) % MOD;
        ans %= MOD;
    }

    cout << ans << endl;
    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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