Leetcode 109: Convert Sorted List to Binary Search Tree

Given a singly linked list where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST.

 

 1 /**
 2  * Definition for singly-linked list.
 3  * public class ListNode {
 4  *     public int val;
 5  *     public ListNode next;
 6  *     public ListNode(int x) { val = x; }
 7  * }
 8  */
 9 /**
10  * Definition for a binary tree node.
11  * public class TreeNode {
12  *     public int val;
13  *     public TreeNode left;
14  *     public TreeNode right;
15  *     public TreeNode(int x) { val = x; }
16  * }
17  */
18 public class Solution {
19     public TreeNode SortedListToBST(ListNode head) {
20         var list = new List<int>();
21         var p = head;
22         
23         while (p != null)
24         {
25             list.Add(p.val);
26             p = p.next;
27         }
28         
29         int[] nums = list.ToArray();
30         
31         return DFS(nums, 0, nums.Length - 1);
32     }
33     
34     private TreeNode DFS(int[] nums, int start, int end)
35     {
36         if (start > end) return null;
37         if (start == end) return new TreeNode(nums[start]);
38         
39         int mid = start + (end - start) / 2;
40         var root = new TreeNode(nums[mid]);
41         root.left = DFS(nums, start, mid - 1);
42         root.right = DFS(nums, mid + 1, end);
43         
44         return root;
45     }
46 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/liangmou/p/7854584.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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