POJ 1844 Sum

Sum
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Description

Consider the natural numbers from 1 to N. By associating to each number a sign (+ or -) and calculating the value of this expression we obtain a sum S. The problem is to determine for a given sum S the minimum number N for which we can obtain S by associating signs for all numbers between 1 to N.

For a given S, find out the minimum value N in order to obtain S according to the conditions of the problem.

Input

The only line contains in the first line a positive integer S (0< S <= 100000) which represents the sum to be obtained.

Output

The output will contain the minimum number N for which the sum S can be obtained.

Sample Input

12

Sample Output

7

Hint

The sum 12 can be obtained from at least 7 terms in the following way: 12 = -1+2+3+4+5+6-7.

Source

Romania OI 2002
解题思路:简单数学,对于任意输入的数,先找到大于等于它的1+2+3+...+n的和的最接近值是第几个数,比如11大于等于它的是1+2+3+4+5,第五个数。接着考虑到数列中一个数i由正号变负号相当于减去2i分奇偶两种情况讨论,若输入的数是奇数,则应令大于等于它的数是奇数,因为只有奇数减偶数才是奇数,不是就继续加直至变成奇数,若输入的是偶数,同理应令大于等于它的数是偶数,操作同上。最后找出满足条件的是第几个数就是答案了。
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	long i,s,sum,ans;
	while(cin>>s)
	{
		i=1;
		sum=0;
		if(s%2)
		{
			while(sum<s)
		    {
			    sum+=i;
			    i++;
		    }
			while(sum%2==0)
			{
				sum+=i;
			    i++;
			}
		}
		else
		{
			while(sum<s)
		    {
			    sum+=i;
			    i++;
		    }
			while(sum%2)
			{
				sum+=i;
			    i++;
			}
		}
		ans=i-1;
		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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