剑指offer练习(一)

写在前面:

纯粹开个博客督促自己刷题而已,只是把每个题的相对较好的解法搜集过来,以便自己以后好找而已,以后也会不时写一些跟产品经理学习有关的东西,理由同上,希望自己能坚持下去。

1.请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”。例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。

解法:

首先遍历原字符串,找出字符串的长度以及其中的空格数量,
根据原字符串的长度和空格的数量我们可以求出最后新字符串的长度。
设置两个指针originalIndex和newIndex分别指向原字符串和新字符串的末尾位置。
如果originalIndex指向内容不为空格,那么将内容赋值给newIndex指向的位置,如果originalIndex指向为空格,那么从newIndex开始赋值“02%”
直到originalIndex==newIndex时表明字符串中的所有空格都已经替换完毕。

2.输入一个链表,从尾到头打印链表每个节点的值

解法:

解决这个问题肯定要遍历链表。遍历的顺序是从头到尾的顺序,可输出的顺序却是从尾到头。也就是说第一个遍历到的结点最后一个输出,而最后一个遍历到得结点第一个输出。这就是典型的“后进先出”,可以用栈实现这种顺序。每经过一个结点的时候,把该结点放到一个栈中。当遍历完整个链表后,再从栈顶开始逐个取出节点的值,放入vector容器中。

3.输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。

解法:

前序遍历序列的第一个数(后序遍历的最后一个数)一定是根结点,所以可以根据此结点在中序序列中的位置把中序序列分为左子树和右子数两个部分,同样的道理,在左子树和右子数中同样可以用到这样的规律来确定每个中间结点。


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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