leetcode 相交链表 easy

本文探讨了链表相交问题的解决方案,利用快慢指针技巧在O(n)时间内找到两个已知相交链表的交点。通过构建环并运用双指针法,有效地定位到了链表的交集位置。

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链表题基本都要用快慢指针啊,仔细一想,我把headA, headB弄一个环出来,一快一慢,在O(n)的时间内肯定能找到相交点,然而题目的意思是headA, headB已经相交了,那么假如拿B做一个环,那么A最后也会连接上B的开头。

再用快慢指针指到相交点就好了。

class Solution {
    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        if (headA == null || headB == null) {
            return null;
        }
        ListNode last = headB;
        while(last.next != null) {
            last = last.next;
        }
        last.next = headB;
        ListNode f = headA, s = headA;
        while(f != null && f.next != null) {
            s = s.next;
            f = f.next.next;
            if(s == f) {
                s = headA;
                while(s != f) {
                    s = s.next;
                    f = f.next;
                }
                last.next = null;
                return f;
            }
        }
        last.next = null;
        return null;
    }
}

 

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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