NYOJ 括号匹配(二) ( 区间dp

本文介绍了一种通过动态规划解决括号最大匹配数目的算法,并给出具体实现代码。该算法使用区间DP方法,枚举所有可能的子区间进行状态转移。

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

最大加的括号数不就是总的括号数-最大的配对数。。。。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define CLR(a,b)        memset(a, (b), sizeof(a))

const int MAXN = 2e2+10;

int dp[MAXN][MAXN];
char str[MAXN];
/*
状态定义为 $dp[i][j] 编号i到编号j的括号的最大匹配数目$
区间dp 每次枚举i-j之间的最大匹配数目
状态转移方程为
$dp[i][j] = max(dp[i][k]+dp[k+1][j])$
*/
int main(int argc, char const *argv[])
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--) {
        CLR(str, 0);
        scanf("%s",str+1);
        int n = strlen(str+1);
        CLR(dp, 0);
        for(int len = 1; len < n; ++len) {
            for(int i = 1; i <= n; ++i) {
                int j = len+i;
                if(j > n) break;
                if(str[i]=='('&& str[j]==')' || str[i]=='['&&str[j]==']') 
                    dp[i][j] = dp[i+1][j-1]+2;
                for(int k = i; k < j; ++k) 
                    dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k+1][j]);
            }
        }
        printf("%d\n", n-dp[1][n]);
    }
    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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