POJ1276 Cash Machine

本文讨论了如何通过暴力搜索策略解决取款机问题,包括剪枝优化以避免超时,通过最小搜索值min进行剪枝,最终实现高效的算法解决方案。

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

          本题的大意是:取款机取款,取款机会给出低于或等于指定金额的钱。

      看了一下讨论区,铺天盖地的背包算法,我表示背包九讲看了一点,还不是很理解,只能用别的了。开始准备用DP但是想了半天,没有想出定义什么样的状态比较好,只能作罢。只好暴力搜索了,搜索的策略是从cash开始往前搜索。但是没有剪枝肯定是TLE的,如何剪枝呢?对于每一个cash记录每一次失败搜索的值,如果下次再搜索到这个值,直接返回false;只有这一个剪枝,最终的结果650ms,只能说恰强人意。研究了一下,发现第一次cash有一个最小的搜索值min,可以下一次搜索从(cash-min)开始,最后结果16ms。

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int count;
int min;
int cash;
int D[20];
int N[20];
int totals[100010];

int search(int left);

int main()
{
	int i;

	while(scanf("%d  %d",&cash,&count)!=EOF)
	{
		for(i=0;i<count;i++)
			scanf("%d %d",&N[i],&D[i]);

		if(cash==0 || count==0)
		{
			printf("0\n");
			continue;
		}

		for(i=cash;i>=0;)
		{
			memset(totals,0,sizeof(totals));
			min=100000;
			if(search(i))
				break;
			i-=min;
	}
	printf("%d\n",i);
	}
	return 0;
}

int search(int left)
{
	int i;

	if(totals[left]==1)
		return 0;

	for(i=0;i<count;i++)
	{
		if(D[i]>left || N[i]==0)
			continue;
		N[i]--;
		if(D[i]==left || search(left-D[i]))
			return 1;
		if(min>(left-D[i]))
			min=left-D[i];
		totals[left-D[i]]=1;
		N[i]++;
	}

	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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