POJ 1129 Channel Allocation

医学影像处理实战:用SimpleITK将CT数据重采样到统一尺寸(附完整代码) 本文针对医学影像分析中多源CT数据尺寸不一致导致深度学习模型训练失败的问题,提供了基于SimpleITK的实战解决方案。通过深入解析图像尺寸与间距的关系,详细阐述了如何通过调整体素间距进行重采样,而非简单补零,从而在保持图像物理尺寸不变的前提下,将数据统一到固定尺寸,确保输入网络的3D数据空间对齐且解剖信息准确。 阅读详情

       题意很好理解,给你一个图,让你给每一个点着色,使得相邻两个点的颜色不一样。很容易想到四色定理,

四色定理

       它指出,如果将平面分成一些邻接的区域,那么可以用不多于四种颜色来给这些区域染色,使得每两个邻接区域染的颜色都不一样。

于是,我们给4个颜色编号,从1开始尝试给每一个点染色,如果满足,就继续下一个点;如果不满足,就用下一个颜色尝试,直到染色成功为止。而点只有26个。。于是0ms,AC。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int main()
{
    int n,ans,i,j,k,mp[30][30],t1,t2,c[30];
    char tc;
    while (1)
    {
        scanf("%d",&n);
        if (n == 0)
            break;
        getchar();
        memset(mp,0,sizeof(mp));
        for (i=0; i<n; i++)
        {
            scanf("%c%*c",&tc);
            t1=tc-'A';
            while (1)
            {
                scanf("%c",&tc);
                if (tc == '\n')
                    break;
                t2=tc-'A';
                mp[t1][t2]=1;
            }
        }
        memset(c,-1,sizeof(c));
        ans=-1;
        for (i=0; i<n; i++)
        {
            for (j=0; j<4; j++)
            {
                c[i]=j;
                for (k=0; k<n; k++)
                {
                    if (mp[i][k] == 1 && c[i] == c[k])
                    {
                        break;
                    }
                }
                if (k == n)
                    break;
            }
            ans=j>ans?j:ans;
        }
        ans++;
        if (ans == 1)
        printf("%d channel needed.\n",ans);
        else
        printf("%d channels needed.\n",ans);
    }
}


AHB—SRAMC项目(结构图,核心代码、Testbench架构) 文章目录一、AHB_SRAMC项目介绍1.1.AHB总线控制单元(ahb_slv_if.v)1.2.SRAM控制单元(sramc_top.v)1.3.主要的传输路径二、结构框图2.1.AHB_SRAMC结构图(重点)2.2.总线控制单元与SRAM控制单元结构图三、部分核心代码(重点理解)四、SystemVerilog Testbench架构(重点)五、目录结构 一、AHB_SRAMC项目介绍 本项... 阅读详情

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