codeforces 464B Restore Cube

本文介绍了一个算法,用于从八个给定点中判断是否能构成一个正方体,并输出构成正方体的点坐标。算法通过暴力枚举所有排列方式,利用距离判断规则筛选出可能的正方体组合。

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题目链接

给8个点, 判断这8个点能否组成一个正方体, 如果能, 输出这8个点。 同一个点的x, y, z可以交换。

每一个点有6种排列方式, 一个8个点, 暴力枚举出所有排列方式然后判断能否组成正方体。 判断的方法看代码。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>
#include <string>
#include <queue>
#include <stack>
#include <bitset>
using namespace std;
#define pb(x) push_back(x)
#define ll long long
#define mk(x, y) make_pair(x, y)
#define lson l, m, rt<<1
#define mem(a) memset(a, 0, sizeof(a))
#define rson m+1, r, rt<<1|1
#define mem1(a) memset(a, -1, sizeof(a))
#define mem2(a) memset(a, 0x3f, sizeof(a))
#define rep(i, n, a) for(int i = a; i<n; i++)
#define fi first
#define se second
typedef pair<int, int> pll;
const double PI = acos(-1.0);
const double eps = 1e-8;
const int mod = 1e9+7;
const int inf = 1061109567;
const int dir[][2] = { {-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1} };
int a[8][3];
ll dis[8];
ll get_dis(int x, int y) {
    ll ret = 0;
    for(int i = 0; i<3; i++) {
        ret += 1LL*(a[x][i]-a[y][i])*(a[x][i]-a[y][i]);
    }
    return ret;
}
void output() {
    puts("YES");
    for(int i = 0; i<8; i++) {
        for(int j = 0; j<3; j++) {
            cout<<a[i][j]<<" ";
        }
        cout<<endl;
    }
}
int check() {
    for(int center = 0; center<8; center++) {
        int cnt = 0;
        for(int i = 0; i<8; i++) {
            if(i == center)
                continue;
            dis[cnt++] = get_dis(i, center);
        }
        sort(dis, dis+7);
        if(dis[0] == 0)
            return 0;
        if(dis[0]!=dis[1]||dis[1]!=dis[2])
            return 0;
        if(dis[3]!=dis[4]||dis[4]!=dis[5])
            return 0;
        if(dis[3]!= 2*dis[0])
            return 0;
        if(dis[6] != 3*dis[0])
            return 0;
    }
    return 1;
}
int dfs(int d) {
    if(d == 8) {
        if(check()) {
            output();
            return 1;
        }
        return 0;
    }
    sort(a[d], a[d]+3);
    do {
        if(dfs(d+1))
            return 1;
    } while(next_permutation(a[d], a[d]+3));
    return 0;
}
int main()
{
    for(int i = 0; i<8; i++) {
        for(int j = 0; j<3; j++) {
            cin>>a[i][j];
        }
    }
    if(!dfs(0)) {
        puts("NO");
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yohaha/p/5098994.html

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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