poj1222 高斯消元

A[i][j]为1代表第j个开关控制第i盏灯。
那么若第j个灯关着,对应的开关按的次数和为偶,最终为关。
若第j个灯开着,对应的开关按的次数和为奇,最终为关。
构造矩阵高斯消元即可。

#include <cstdio>
#include <bitset>
#include <cmath>
#include <iostream>
using namespace std;
int x[32];
bitset<32> A[32];
void gao()
{
    int i,k;
    for(k=0;k<30;k++)
    {
        i=k;
        for(;i<30;i++)
            if(A[i][k])
                break;
        swap(A[k],A[i]);
        for(i=0;i<30;i++)
            if(k!=i&&A[i][k])
                A[i]^=A[k];
    }
    for(i=0;i<30;i++)
        x[i]=A[i][30];
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    for(int cas=1;cas<=t;cas++)
    {
        for(int i=0;i<32;i++)
            A[i].reset();
        for(int i=0;i<5;i++)
            for(int j=0;j<6;j++)
            {
                int x;scanf("%d",&x);
                if(x) A[i*6+j][30]=1;
            }
        for(int i=0;i<5;i++)
            for(int j=0;j<6;j++)
            {
                A[i*6+j][i*6+j]=1;
                if(i-1>=0)  A[(i-1)*6+j][i*6+j]=1;
                if(j-1>=0)  A[i*6+j-1][i*6+j]=1;
                if(i+1<5) A[(i+1)*6+j][i*6+j]=1;
                if(j+1<6) A[i*6+j+1][i*6+j]=1;
            }

        gao();int cnt=0;
        printf("PUZZLE #%d\n",cas);
        for(int i=0;i<5;i++)
            for(int j=0;j<6;j++)
                printf("%d%c",x[cnt++],j==5?'\n':' ');
    }
}
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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