BZOJ 1024 生日快乐 搜索 DFS

本文介绍了一种通过编程解决矩形蛋糕如何平均分配的问题。给定蛋糕尺寸和人数,目标是最小化各部分长宽比的最大值。使用递归算法进行求解。

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

Description

  windy的生日到了,为了庆祝生日,他的朋友们帮他买了一个边长分别为 X 和 Y 的矩形蛋糕。现在包括windy
,一共有 N 个人来分这块大蛋糕,要求每个人必须获得相同面积的蛋糕。windy主刀,每一切只能平行于一块蛋糕
的一边(任意一边),并且必须把这块蛋糕切成两块。这样,要切成 N 块蛋糕,windy必须切 N-1 次。为了使得
每块蛋糕看起来漂亮,我们要求 N块蛋糕的长边与短边的比值的最大值最小。你能帮助windy求出这个比值么?
Input

  包含三个整数,X Y N。1 <= X,Y <= 10000 ; 1 <= N <= 10
Output

  包含一个浮点数,保留6位小数。
Sample Input
5 5 5
Sample Output
1.800000

解题思路:最大值最小,第一眼想到二分,可是这咋二分啊?观察一下数据发下n才10,果断暴力了。

代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int x, y, n;
double dfs(int num, double x, double y){//需要分成num块,且矩形长宽分别为x,y
    if(num == 1) return max(x, y) / min(x, y);
    double ans = 1e20, nowx, nowy;
    for(int i = 1; i <= num/2; i++){//枚举横着或者竖着分成i份
        nowx = x / num * i, nowy = y / num * i;
        ans = min(ans, max(dfs(i, nowx, y), dfs(num - i, x - nowx, y)));
        ans = min(ans, max(dfs(i, x, nowy), dfs(num - i, x, y - nowy)));
    }
    return ans;
}
int main(){
    cin >> x >> y >> n;
    double ans = dfs(n, x, y);
    printf("%.6f\n", ans);
}
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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