FWNX - find the same father - TREE

本文介绍了一个简单的二叉树结构定义,并实现了一个用于寻找两个指定节点的最低公共祖先节点的算法。通过递归地检查左右子树,该算法能够确定给定节点是否位于特定子树中,进而找到它们的共同父节点。

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

#include <iostream>
using namespace std;

struct Node
{
	int data;
	Node * leftChild;
	Node * rightChild;
	public : Node()
	{
		data = 0;
		this->leftChild = 0;
		this->rightChild = 0;
	}
	public :void setData(int i)
	{
		this->data = i;
	}
};

bool cover(Node * root, Node *nd)
{
	if (root == nd)
		return true;
	if (root == NULL)
	{
		return false;
	}
	return cover(root->leftChild, nd) || cover(root->rightChild, nd);
}

Node * getRoot(Node * root, Node * nd1, Node * nd2)
{
	//if (root == NULL)
		//return NULL;
	if (!(nd1 && nd2))
		return false;
	if (cover(root->leftChild, nd1) && cover(root->leftChild, nd2))
		return getRoot(root->leftChild, nd1, nd2);
	if (cover(root->rightChild, nd1) && cover(root->rightChild, nd2))
		return getRoot(root->rightChild, nd1, nd2);
	//else
		return root;
}
int main()
{
	Node *phead = new Node[5];
	for (int i = 0; i < 5; ++i)
	{
		phead[i].setData(i);
	}

	phead[0].leftChild = & phead[1];
	phead[0].rightChild = &phead[2];
	phead[1].leftChild = &phead[3];
	phead[1].rightChild = &phead[4];


	cout << getRoot(phead, &phead[2], &phead[4])->data << endl;
	for (int i = 0; i < 5;++i)
	for (int j = 0; j < 5; ++j)
	{
		cout << phead[i].data << " => " << phead[j].data <<"'s common father "<< getRoot(phead, &phead[i], &phead[j])->data << endl;
	}
	system("pause");
}

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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