[283]Move Zeroes

本文介绍了一种算法,用于将数组中的所有零元素移至末尾,同时保持非零元素的相对顺序不变。通过两次遍历数组,第一次遍历去除零元素并计数,第二次在数组尾部补充相同数量的零。

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【题目描述】

Given an array nums, write a function to move all 0's to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements.

For example, given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0].

【思路】

基本思路就是先遍历一遍将0去掉并记录0的个数,再重现从vector尾部插入相同个数的0.注意当去除0时要将迭代器不要再加一,因为erase()函数会自动将迭代器指向下一个数。

【代码】

class Solution {
public:
    void moveZeroes(vector<int>& nums) {
        vector <int>::iterator iter1,iter2;
        int cnt=0;
        for(iter1=nums.begin();iter1!=nums.end();iter1++){
            if(*iter1==0){
                nums.erase(iter1);
                cnt++;
                iter1--;
            }
        }
        for(int i=0;i<cnt;i++){
            nums.push_back(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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