7.Reverse Integer

本文介绍了一种用于反转32位整数的方法,并确保结果不会超出整数范围。该算法通过循环移位和模运算来实现数字的反转,同时检查是否发生溢出。

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Given a 32-bit signed integer, reverse digits of an integer.

Example 1:

Input: 123
Output: 321

Example 2:

Input: -123
Output: -321

Example 3:

Input: 120
Output: 21

Note:
Assume we are dealing with an environment which could only store integers within the 32-bit signed integer range: [−231,  231 − 1]. For the purpose of this problem, assume that your function returns 0 when the reversed integer overflows.

 

反转32位Int整数,溢出则返回0。并且去掉前面多余的0.

class Solution {
public:
    int reverse(int x) {
        long long sum=0;
        while(x){
            sum=sum*10+x%10;
            x=x/10;
        }
        int  maxn=(1<<31)-1;
        int minn=(1<<31);
        return sum>maxn||sum<minn?0:sum;
    }
};

 

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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