zoj 1307 Packets

本文介绍了一种使用贪心算法解决装箱问题的方法,详细解释了如何根据物品尺寸分配箱子,包括不同尺寸物品的最优装箱策略。

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描述:

装箱问题,利用贪心的思想,从最大的开始装 ,6×6,5×5和4×4的每个都需要一个箱子

3*3的每四个可用一个箱子,剩下开始装2*2,最后开始装1*1

#include<cstdio>


int main(){

  int p1,p2,p3,p4,p5,p6;
  int minbox;
  int map[4]={0,5,3,1}; //映射装3*3余下可以装2*2的多少个
  while(scanf("%d %d %d %d %d %d",&p1,&p2,&p3,&p4,&p5,&p6))
  {
      if((p1+p2+p3+p4+p5+p6)==0) break;

      minbox=p6+p5+p4+(p3+3)/4;

      int need2=p4*5+map[p3%4];  //需要2*2的个数
      if(need2<p2)
        minbox+=(p2-need2+8)/9;  //如果多余则放到新的箱子
      int need1=minbox*36-p6*36-p5*25-p4*16-p3*9-p2*4;
      if(need1<p1)               //需要1*1的个数
        minbox+=(p1-need1+35)/36;  
      printf("%d\n",minbox);
  }

 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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