UVa-400 Unix ls

本文介绍了一种算法实现,该算法将一组文件名按列优先的方式进行排序和格式化输出,确保每个文件名占据相同的宽度,并在必要时填充空格。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int maxcol = 60;                      //最大列长度
const int maxn = 100 + 5;
string filename[maxn];

inline void print(const string temp, int len, char extra)       //输出字符串 temp, 长度不足len补extra
{
    cout << temp;
    for(int i = 0; i < len - (int)temp.length(); i ++)
        printf("%c", extra);
}

int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d", & n))
    {
        int Maxlen = 0;
        for(int i = 0; i < n; i ++)
        {
            cin >> filename[i];
            Maxlen = max(Maxlen, (int)filename[i].length());    //找出最大长度Maxlen
        }
        print("", maxcol, '-');                                 //输出格式 输出-------------..(60个)
        cout << endl;                                           //不要忘记回车
        sort(filename, filename + n);                           //排序
        int col = (maxcol - Maxlen) / (Maxlen + 2) + 1;         //计算列
        int row = (n - 1) / col + 1;                            //计算行
        for(int i = 0; i < row; i ++)
        {
            for(int j = 0; j < col; j ++)
            {
                int idx = j * row + i;                          //竖着输出
                if(idx < n)
                    print(filename[idx], j == col - 1 ? Maxlen : Maxlen + 2, ' '); //最后一列输出长度Maxlen 其余输出Maxlen + 2
            }
            printf("\n");
        }
    }
}
题意:给你一堆文件名,要你以列优先输出,每个文件名的长度是最大的那个文件名的长度(也就是是长度不够的,你要在它后面加些空格),且同一行的两个文件名之间还要有两个空格。
题解:重新从算法入门这本书开始。否则觉得做什么都没有目的,没有进程。


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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