CodeForces - 468A

本文详细解析 CodeForces 468A 的解题思路,针对题目中分数序列的计算问题,提供了一种避免数值溢出的有效算法实现,并附带 AC 代码。

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题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/468/A

题意就不用说了吧,应该挺好理解的。

在说解题思路之前先说说本人之前 犯的一个错误吧:首先很容易想到如果n!*q>p,那么an=(n!*p)/q,然后p=p*n!-an*q,q=q*n!,依次循环,直到p==0。这个思路是没错的,只不过容易爆掉,因为p和q增长的太快了(约分也没用。。。),所以说必须简化。。

正确方法:p 每次乘以i,如果p*i>=q那么an=(p*i)%q,p=(p*i)%q,而q不改变(因为下一次执行的时候p只乘了i,默认了q之前乘了(n-1)!,简单的来说就是约掉了。。)。留下了没有技术的眼泪。。。

AC代码:

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
int main()
{
	ll i=1,a;
	ll p,q;
	cin>>p>>q;
	cout<<p/q<<" ";
	p=p%q;
	for(i=2;p!=0;i++)
	{
		if(i*p>=q)
        {
            p=p*i;
            a=p/q;
            cout<<a<<" ";
            p=p%q;
        }
        else
        {
            cout<<"0 ";
            p=p*i;
        }
	}
	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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