P3084 照片 [差分约束]

本文深入探讨了SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法的实现细节,通过具体代码展示了如何利用SPFA解决带权有向图中的最短路径问题。文章首先定义了必要的数据结构,随后介绍了SPFA算法的工作原理,包括如何处理负权边和检测负权环。通过实例,文章展示了算法在实际问题中的应用,特别关注于如何高效地更新距离和检查顶点状态,以避免死循环并确保算法的正确性和效率。

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传送门

等式转换为两个不等式 ,

s[y] -s[x-1]<=1 , s[y]-s[x]>=1

相邻再建一次边

s[i]-s[i-1]<=1,s[i]-s[i-1]>=0

#include<bits/stdc++.h>
#define N 200050
#define M 1000050
#define R register
using namespace std;
int first[N],next[M],to[M],w[M],tot;
int n,m,dis[N],vis[N],cnt[N];
int read(){
	int cnt=0; char ch=0;
	while(!isdigit(ch))ch=getchar();
	while(isdigit(ch))cnt=cnt*10+(ch-'0'),ch=getchar();
	return cnt;
}
inline void add(int x,int y,int z){
	next[++tot]=first[x],first[x]=tot,to[tot]=y,w[tot]=z;
}
inline int spfa(){
	queue<int> q; q.push(0);
	memset(dis,127,sizeof(dis));
	dis[0]=0 , vis[0] = cnt[0] = 1;
	while(!q.empty()){
		int x = q.front(); q.pop(); vis[x]=0;
		for(int i=first[x];i;i=next[i]){
			int t=to[i];
			if(dis[t] > dis[x] + w[i]){
				dis[t] = dis[x] + w[i];
				if(cnt[t]>n) return -1;
				if(!vis[t]) vis[t]=1,q.push(t);
			}
		}
	} return dis[n];
} 
int main(){
	n=read(),m=read();
	for(R int i=1;i<=m;i++){
		int x=read(),y=read();
		add(x-1,y,1); add(y,x-1,-1);
	}
	for(R int i=1;i<=n;i++){
		add(i-1,i,1); add(i,i-1,0);
	} printf("%d",spfa()); 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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