剑指offer——斐波那契数列

本文探讨了斐波那契数列的经典递归算法及其存在的重复计算问题,并提出了一种迭代方法来优化计算过程,避免了重复计算,提高了算法效率。

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 题目描述

大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数n,请你输出斐波那契数列的第n项(从0开始,第0项为0)。

n<=39

 

看到题目后,我用了10S写出如下代码:

class Solution {
public:
    int Fibonacci(int n) {
        if(n == 0) return 0;
        if(n == 1) return 1;
        return Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2);
    }
};

随后便看到:“他们看到这道题的时候心中会忍不住一阵窃喜,因为他们能很快写出如下代码”,没错说的就是我了。。。

这种递归方式会有过多的重复计算:例如求f(10)需要求f(9), (8), 求f(9)需要求f(8), f(7)。太多重复计算了。

 

改进:

把计算得到的中间项保存,这样就能避免重复计算。

刚刚学习C的时候记得还学过这个

class Solution {
public:
    int Fibonacci(int n) {
        if(n == 0) return 0;
        if(n == 1) return 1;
        int fa = 0, fb = 1, fn;
        for(int i = 2; i <= n; i++){
            fn = fa+fb;
            fa = fb;
            fb = fn;
        }
        return fn;
    }
};

 

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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