hihocoder #1110 : 正则表达 区间dp

本文介绍了一种使用动态规划解决正则表达式匹配问题的方法。通过构建二维DP数组来判断字符串是否符合特定的正则表达式,支持1和0字符、括号、星号及管道符等元素。

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1110 : 正则表达式

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思路: dp[i][j]为i到j这段中是否符合要求,先把所有的区间标记为不符合,先扫一遍把字符串中是1和0的字符标记为符合,然后在对 *, |,(),按照要求进行检查;
代码如下:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define INF 1000000
char s[101];
int main()
{

	int dp[101][101];
	while(cin>>s)
	{
		int len = strlen(s);
		for(int i = 0 ; i < len; i++)
		{
			for(int j = 0 ; j < len ; j++)
			{
				dp[i][j]=INF;
			}
		}
		for(int i = 0; i < len ; i++)
		{
			if(s[i] == '1' || s[i] == '0')
			{
				dp[i][i] = 0;
			} 
		}
		for(int i = 1 ; i < len ; i++)
		{
			for(int j = 0 ; j < len-1 ; j++)
			{
				int k = i + j;
				if(s[j] == '(' && s[k] == ')' && dp[j+1][k-1] == 0)
				dp[j][k] = 0;
				if(s[k] == '*' && dp[j][k-1] == 0)
				dp[j][k] = 0;
				for(int z = j; z < k ; z++)
				{
					if(dp[j][z] == 0&&dp[z+1][k] == 0)
					dp[j][k] = 0;
					if(s[z] == '|' && dp[j][z-1] == 0 &&dp[z+1][k] == 0 && z > 0)
					dp[j][k] = 0;
				}
			}
		}
		printf("%s\n",dp[0][len-1] ? "no":"yes");
	}
} 

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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