Swap Nodes in Pairs

本文介绍了一种链表中节点对的交换算法实现。通过定义一个哑节点简化边界条件处理,并采用两种方法进行节点对的交换:一种是逐对交换,另一种是使用辅助函数进行递归式的节点对交换。该算法适用于计算机科学与技术领域的数据结构和算法设计。

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/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public ListNode swapPairs(ListNode head) {
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        ListNode prev = dummy;
        ListNode node = head;
        dummy.next = node;
        int count = 0;
        while (node != null) {
            ListNode next = node.next;
            count++;
            if (count == 2) {
                prev = helper(prev, next);
                count = 0;
            }
            node = next;
        }
        return dummy.next;
    }
    
    private ListNode helper(ListNode prev, ListNode next) {
        ListNode last = prev.next;
        ListNode cur = last.next;
        while (cur != next) {
            last.next = cur.next;
            cur.next = prev.next;
            prev.next = cur;
            cur = last.next;
        }
        return last;
    }
    
    
    // public ListNode swapPairs(ListNode head) {
    //     ListNode dummy = new ListNode(0);
    //     ListNode prev = dummy;
    //     dummy.next = head;
    //     while (head != null && head.next != null) {
    //         ListNode next = head.next.next;
    //         prev.next = head.next;
    //         head.next.next = head;
    //         prev = head;
    //         head.next = next;
    //         head = next;
    //     }
    //     return dummy.next;
    // }
}

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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