平衡二叉树

平衡二叉树的建立是基于二叉排序树的

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
struct Tree
{
    int date;
    Tree *left;//左子树
    Tree *right;//右子树
};
int Hight(Tree *T)//求数的深度
{
    int LH, RH, H;
    if(T == NULL) H = 0;
    else
    {
        LH = Hight(T->left);
        RH = Hight(T->right);
        H = max(LH, RH)+1;
    }
    return H;
}
Tree *LL(Tree *t2)//左侧单旋转
{
    Tree *t1 = t2->left;
    t2->left = t1->right;
    t1->right = t2;
    return t1;
}
Tree *RR(Tree *t2)//右侧单旋转
{
    Tree *t1 = t2->right;
    t2->right = t1->left;
    t1->left = t2;
    return t1;
}
Tree *LR(Tree *t2)//左侧双旋转
{
    t2->left = RR(t2->left);
    return LL(t2);
}
Tree *RL(Tree *t2)//右侧双旋转
{
    t2->right = LL(t2->right);
    return RR(t2);
}
Tree *creat(Tree *T, int m)//平衡二叉树的构建过程
{

    if(T==NULL)
    {
        T = new Tree();
        T->date = m;
        T->right = NULL;
        T->left = NULL;
        return T;
    }
    if(m < T->date)
    {
        T->left = creat(T->left, m);
        int l = Hight(T->left);
        int r = Hight(T->right);
        if(l-r>=2 || l-r<=-2)
        {
            if(m < T->left->date)
                T = LL(T);
            else T = LR(T);
        }
    }
    else{
        T->right = creat(T->right,m);
        int l = Hight(T->left);
        int r = Hight(T->right);
        if(l-r>=2 || l-r<=-2)
        {
            if(m > T->right->date)
                T = RR(T);
            else T = RL(T);
        }
    }
    return T;
}
int main()
{
    int i, n, m;
    cin>>n;
    Tree *root = NULL;
    for(i=0; i<n; i++)
    {
        cin>>m;
        root = creat(root, m);
    }
    cout<<root->date<<endl;
    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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