POJ 2823 Sliding Window

本文介绍了一种使用双端队列的方法来解决寻找数组滑动窗口中的最大值和最小值的问题,详细解释了算法实现过程并提供了代码示例。

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

Description

An array of size n ≤ 106is given to you. There is a sliding window of size k which is movingfrom the very left of the array to the very right. You can only see the knumbers in the window. Each time the sliding window moves rightwards by oneposition. Following is an example:
The array is [1 3 -1 -3 5 3 6 7], and k is 3.

Window position

Minimum value

Maximum value

[1 3 -1] -3 5 3 6 7

-1

3

1 [3 -1 -3] 5 3 6 7

-3

3

1 3 [-1 -3 5] 3 6 7

-3

5

1 3 -1 [-3 5 3] 6 7

-3

5

1 3 -1 -3 [5 3 6] 7

3

6

1 3 -1 -3 5 [3 6 7]

3

7

Your task is to determine the maximum and minimumvalues in the sliding window at each position.

Input

The input consists of twolines. The first line contains two integers n and k which are thelengths of the array and the sliding window. There are n integers in thesecond line.

Output

There are two lines in theoutput. The first line gives the minimum values in the window at each position,from left to right, respectively. The second line gives the maximum values.

Sample Input

8 3

1 3 -1 -3 5 3 6 7

Sample Output

-1 -3 -3 -3 3 3

3 3 5 5 6 7

 

题目简介:给定一组含有n个数的数组,以及一个窗口长度k。找到每个窗口长度中的最大数和最小数。

方法:双端队列。将每个数的数组下标存入队列。找最大数时,按降序排列。队头对应数即为窗口长度中最大数。当对头+k-1小于此时处理数据的数组下标,即超过窗口长度,删去对头元素。最小数同理。

 

 

 

#include<iostream>
#include<deque>
using namespace std;

int num[1000010], max1[1000010], min1[1000010];

int main()
{
	int n, k, i;
	while(scanf("%d%d",&n, &k)!=EOF)
	{
		for(i = 0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d",&num[i]);
		}

		deque<int> q1, q2;
		q1.clear();
		q2.clear();
		for(i = 0;i<n;i++)
		{

			while(!q1.empty()&&num[i]>num[q1.back()])
			{
				q1.pop_back();
			}
			while(!q1.empty()&&i - k + 1>q1.front())
			{
				q1.pop_front();
			}
			q1.push_back(i);
			max1[i] = num[q1.front()];


			while(!q2.empty()&&num[i]<num[q2.back()])
			{
				q2.pop_back();
			}
			while(!q2.empty()&&i - k + 1>q2.front())
			{
				q2.pop_front();
			}
			q2.push_back(i);
			min1[i] = num[q2.front()];
		}

		for(i = k - 1;i<n - 1;i++)
		{
			printf("%d ",min1[i]);
		}
		printf("%d\n",min1[i]);
		for(i = k - 1;i< n - 1;i++)
		{
			printf("%d ",max1[i]);
		}
		printf("%d\n",max1[i]);
	}
	system("pause");
	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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