C++作业4

本文通过三个实例展示了使用C++进行编程的基本技巧,包括输出星号图、解决组合问题及找出完数。首先介绍了如何利用循环绘制图案,接着通过穷举法解决经典的鸡兔同笼问题,并最后探讨了寻找特定范围内完数的方法。

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项目六.输出星号图

# include <iostream>    
using namespace std;  
  
int main()  
{  
    int i, j, n, k, l;  
    n = 5;  
    k = 1;  
    for(i = 1; i < 6; i++)  
    {  
        for(j = 0; j < n; j++)  
        {  
            cout << " ";  
        }  
  
        cout << '*';  
        for(l = 0; l < 2*(i-1)-1; l++)  
        {  
            if(i <= 5)  
                cout << " ";  
        }  
        if(i > 1)  
            cout << '*';  
  
        n--;  
        cout << endl;  
    }  
  
    for(i = 0; i < 2*6-1; i++)  
    {  
        cout << '*';  
    }  
  
    cout << endl;  
    return 0;  
} 


项目七.穷举法解决组合问题

#include <iostream>         
using namespace std;      
int main( )  
{  
	int x,y,z,count=0;  
    for(x=0;x<=20;x++)  
    for(y=0;y<=33;y++)  
    for(z=0;z<=100;z++)  
if((5*x+3*y+z/3)==100&&x+y+z==100)    
{  
            count++;    
    cout<<" 鸡公数量为:"<<x<<" 鸡数量为:"<<y<<" 鸡雏数量为:"<<z<<endl;        
}  
   
  
        return 0;     
}  

项目四.输出完数

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
 int a,i,f;
 for(a=2;a<=1000;a++)
 {
  f=0;
  for(i=1;i<a;i++)
  {
   if(a%i==0)
    f=f+i;
  }
  if(f==a)
   cout<<a<<endl;
 }
 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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