LeetCode077——组合

本文深入探讨了LeetCode上的组合问题,使用递归与回溯法实现,避免重复组合,详细解析了时间与空间复杂度,并提供了完整的JAVA代码示例。

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我的LeetCode代码仓:https://github.com/617076674/LeetCode

原题链接:https://leetcode-cn.com/problems/combinations/description/

题目描述:

知识点:递归、回溯

思路:回溯法穷举所有可能的组合

本题是回溯法的一个经典应用场景。注意两点:

(1)回溯过程中的list集合是一个引用,在保存结果时不能保存引用,而应保存引用指向的那个实际对象。

(2)要求的是一个组合,而不是一个排列,可以对进入元素的大小由要求,避免求得重复组合。

时间复杂度即组合数,是O(n ^ k)。空间复杂度即递归深度,是O(k)。

JAVA代码:

public class Solution {

    private List<List<Integer>> listList;

    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        listList = new ArrayList<>();
        int[] array = new int[n];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = i + 1;
        }
        combine(new ArrayList<>(), array, k);
        return listList;
    }

    private void combine(List<Integer> list, int[] array, int k){
        if(list.size() == k){
            listList.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if(list.contains(array[i]) || (!list.isEmpty() && list.get(list.size() - 1) < array[i])){
                continue;
            }
            list.add(array[i]);
            combine(list, array, k);
            list.remove(list.size() - 1);
        }
    }
}

LeetCode解题报告:

 

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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