堆的教训

本文通过具体实例解释了递归函数中终止条件的必要性,详细展示了递归过程如何导致堆栈溢出,并提供了一个逐步拆解递归调用的示例,帮助读者理解函数调用栈的工作原理。

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在对堆栈和堆的教训,你知道每个函数调用会将数据放在调用堆栈。因为countdown()函数不会返回(它只是调用countdown()再次),这个信息是不会被弹出堆栈!因此,在某一点上,计算机将运行的堆栈内存,将导致堆栈溢出,和程序会崩溃或终止。作者机,本程序计数到11732结束之前!

这个程序演示了递归函数的最重要的一点:你必须包括一个终止条件,否则他们将“永远”(或者直到调用堆栈内存)。

递归程序往往很难找出只是看着他们。看看会发生什么,当我们调用递归函数与一个特定的价值往往是有益的。让我们看看会发生什么时,我们称这个函数值= 5。

sumto(5)称,5<=1是假,所以我们返回sumto(4)+ 5。

sumto(4)称,4<=1是假,所以我们返回sumto(3)+ 4。

sumto(3)称,3<=1是假,所以我们返回sumto(2)+ 3。

sumto(2)称,2<=1是假,所以我们返回sumto(1)+ 2。

sumto(1)称,1<=1是真实的,所以我们返回1。这是终止条件。

现在我们解开“调用堆栈”(让每个功能关闭调用堆栈,它返回):

sumto(1)返回1。

sumto(2)返回sumto(1)+ 2,这是1 + 2 = 3。

sumto(3)返回sumto(2)+ 3,这是3 + 3 = 6。

sumto(4)返回sumto(3)+ 4,这是6 + 4 = 10。

sumto(5)返回sumto(4)+ 5,这是10 + 5 = 15。


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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