Island Perimeter

本文介绍了一种计算二维网格中岛屿周长的算法实现。通过遍历网格并检查每个陆地单元格周围的水域来确定岛屿的边界,进而计算出总的周长。

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

勉强算一道搜索吧。。

class Solution {
public:
    int islandPerimeter(vector<vector<int>>& grid) {
        int row = grid.size();
        int col = grid[0].size();
        int sum = 0;
        for(int i=0 ;i<row ; i++){
            for(int j=0 ;j<col ; j++){
                if(grid[i][j] == 1){
                    sum += cal(grid,i,j,row,col);
                }
            }
        }
        return sum;
    }
    
    int cal(vector<vector<int>>& grid,int x,int y,int row,int col){
        int count = 0;
        int fx[4][2] = {0,1,0,-1,1,0,-1,0};
        for(int i=0 ;i<4; i++){
            int nx = x + fx[i][0];
            int ny = y + fx[i][1];
            if(nx<0 || nx >=row || ny<0 || ny>=col){
                count ++;
            }
            else if(nx>=0 && nx<row && ny>=0 && ny<col ){
                if(grid[nx][ny] == 0){
                    count ++;
                }
            }
        }
        return count;
    }
};


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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