ZigZag Conversion

本文介绍了一种特殊的字符串转换方法,即将字符串以ZigZag形式填入给定行数的矩阵中,并按行读取形成新的字符串。通过分析不同行数下字符串的分布规律,给出了一种有效的算法实现。

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

题意:将字符串 "PAYPALISHIRING" 将ZigZag的形式写在行数给定的矩阵中
P   A   H   N
A P L S I I G
Y   I   R
一行一行地读出"PAHNAPLSIIGYIR"

写代码实现这种转换。
思路:
 nRows = 2
0 2 4 6 ...
1 3 5 7
 nRows = 3
0   4   8  ...
1 3 5 7 9
2   6   10
 nRows = 4
0     6       12 ...
1   5 7    11
2 4   8 10  
3     9

先计算一下每一个zig包含的字符个数,实际上是zigSize = nRows + nRows – 2
然后一行一行的加s中的特定元素就行。
第一行和最后一行都只需要加一个字符,每一个zig,而且在s中的index间隔是zigSize。
中间每一行需要添加两个字符到结果中去。第一个字符同上;第二个字符和前面添加这个字符在s上的inde相差正好是zigSize – 2*ir。ir是行index。

代码:

string convert(string s, int nRows) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function    
        if(nRows <= 1) return s;
        string ret;
        int zigsize = 2 * nRows - 2;
        for(int i = 0; i < nRows; ++i) {
            for(int base = i; ;base += zigsize) {
                if(base >= s.size())
                    break;
                ret.append(1,s[base]);
                if(i > 0 && i < nRows - 1) {
                    //middle need add ziggggging char
                    int ti = base + zigsize - 2 * i;
                    if(ti < s.size())
                        ret.append(1,s[ti]);
                }
            }
        }
        return ret;
    }
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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