UVa Problem 10026 Shoemaker’s Problem (鞋匠的烦恼)

本文介绍了一种解决鞋匠问题的算法,通过比较订单的处理时间和罚款金额来确定最优处理顺序。具体而言,若订单Tx的处理时间乘以订单Ty的罚款金额小于订单Ty的处理时间乘以订单Tx的罚款金额,则订单Tx应优先处理。

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// Shoemaker’s Problem (鞋匠的烦恼) // PC/UVa IDs: 110405/10026, Popularity: C, Success rate: average Level: 2 // Verdict: Accepted // Submission Date: 2011-05-23 // UVa Run Time: 0.008s // // 版权所有(C)2011,邱秋。metaphysis # yeah dot net // // 算法:假设有 n 个订单 T1 ~ Tn,罚金分别为 S1 ~ Sn,为了让罚金尽可能少,则一个订单必须被优先处 // 理的充要条件是:设订单 Tx(Sx) 为 T1 ~ Tn中 的任意一个订单,只要满足 Tx * (未处理订单罚金总 // 和) < Sx * (未处理订单需时总和),则订单 Tx 应该被优先处理。那么比较任意两个订单 Tx 和 Ty, // 只要 Tx * Sy < Ty * Sx,则订单 Tx 应该优先处理,将订单按照以上规则排序,如果订单 Tx 与其 // 它订单都满足以上关系,则订单 Tx 必须优先被处理。 #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; #define MAXSIZE 1000 struct order { int days; int fine; int index; }; bool cmp(order x, order y) { return x.days * y.fine < y.days * x.fine; } int main(int ac, char *av[]) { order orders[MAXSIZE]; int capacity; int cases; cin >> cases; while (cases--) { cin >> capacity; int counter = 0; while (counter < capacity) { cin >> orders[counter].days >> orders[counter].fine; orders[counter].index = (counter + 1); counter++; } sort(orders, orders + capacity, cmp); for (int i = 0; i < capacity; i++) { cout << orders[i].index; if (i < (capacity - 1)) cout << " "; } cout << endl; if (cases) cout << 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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