CSU2059

本文探讨了使用N条Z形线将平面划分为多个区域的问题,并给出了一种递推式的解决方案。通过分析,我们发现每增加一条Z形线,新增区域的数量会有所变化,文章还提供了具体的计算公式。

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一条‘Z’形线可以将平面分为两个区域,那么由N条Z形线所定义的区域的最大个数是多少呢?每条Z形线由两条平行的无限半直线和一条直线段组成

Input

首先输入一个数字T(T<100),代表有T次询问 每次询问输入一个数字N(N<1e8),代表有N条Z形线

Output

对于每次询问,在一行输出N条‘Z’形线所能划分的区域的最大个数为多少

Sample Input

2
1
2

Sample Output

2
12

Hint

 

算出递推式进行求解。

可以看成将三条平行的直线变为Z型,先算出n组3条平行线可以构成的区域,然后减去2n(每组平行线变成Z型线,区域数减少2)

 

#include<cstdio>
#include<string.h>
using namespace std;


int main()
{
    int T;
    scanf("%d", &T);

    long long n;
    while (T--)
    {
        scanf("%lld", &n);
        long long sum = 0L;
        sum = (9 * n * n - 7 * n + 2) / 2;
        printf("%lld\n", sum);
    }

    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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