Combination Sum II

本文探讨了组合求和问题中的重复避免策略,通过DFS深度优先搜索算法结合排序的方法来找出所有不重复的组合,使得这些组合的元素之和等于给定的目标值。

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

题意:给定一组正整数和一个目标数,求所有整数和等于目标的组合,不能重复
思路:参考 Permutations II的DFS,,有一点需要注意,如何避免重复。如果两个数相同,我们先用前一个数,只有当前一个数用了,这个数才能使用。
代码:
public:
    vector<vector<int> > combinationSum2(vector<int> &num, int target) 
    {
        vector<int> vecTmp;
        
        m_vecRet.clear();
        sort(num.begin(), num.end());
        combination(num, 0, vecTmp, target);
        
        return m_vecRet;
    }
    
private:
    void combination(const vector<int> &num, size_t idx, vector<int> &curr, int target)
    {
        if (target == 0)
        {
            m_vecRet.push_back(curr);
        }
        else
        {
            for (size_t i = idx; i < num.size(); ++i)
            {
                if (i != idx && num[i] == num[i - 1])
                {
                    continue;
                }
                
                if (target >= num[i])
                {   
                    curr.push_back(num[i]);
                    combination(num, i + 1, curr, target - num[i]);
                    curr.pop_back();
                }
            }
        }
    }
    
private:
    vector<vector<int> > m_vecRet;
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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