POJ 2229 计数DP

本文介绍了一种使用动态规划解决特定整数的组合数问题的方法。通过分析奇偶数特性,递推公式实现了高效计算。针对不同情况,分别讨论了序列是否包含1的情况,并给出了完整的C++代码实现。

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dp[i]代表是数字i的最多组合数
如果i是一个奇数,i的任意一个组合都包含1,所以dp[i] = dp[i-1] 如果i是一个偶数,分两种情况讨论,一种是序列中包含1,因此dp[i]=dp[i-1]
一种是序列不包含1,那么序列中的数都是2的倍数,把他们都除以2,序列与i/2序列相同,得到dp[i]=dp[i-1]+dp[i>>1]
 1 #include <cstdio>
 2 using namespace std;
 3 int dp[1000000 + 10];
 4 int main(){
 5     int n;
 6     scanf("%d", &n);
 7     dp[1] = 1;
 8     dp[2] = 2;
 9     for(int i = 3; i <= n; i++)
10         if(dp[i] & 1)
11             dp[i] = dp[i-1];
12         else
13             dp[i] = (dp[i-2] + dp[i>>1])%1000000000;
14     printf("%d\n", dp[n]);
15     return 0;
16 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Wade-/p/6537341.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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