poj 3264 RMQ 水题

本文介绍了一种快速查询数组中指定区间内最大值与最小值差的方法,使用预处理技术来加速查询过程,适用于需要频繁进行此类查询的场景。

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题意:找到一段数字里最大值和最小值的差

水题

 1 #include<cstdio>
 2 #include<iostream>
 3 #include<algorithm>
 4 #include<cstring>
 5 #include<cmath>
 6 #include<queue>
 7 using namespace std;
 8 const int maxn=550;
 9 const int INF=0x3f3f3f3f;
10 int n,m,t;
11 const int MAXN = 50010;
12 int dpMAX[MAXN][20],dpMIN[MAXN][20];
13 int mm[MAXN];
14 int cow[MAXN];
15 //初始化RMQ, b数组下标从1开始,从0开始简单修改
16 void makemaxRMQ(int n,int b[])
17 {
18     for(int i=1;i<=n;i++)
19       dpMAX[i][0]=b[i];
20     for(int j=1;(1<<j)<=n;j++)
21       for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)
22         dpMAX[i][j]=max(dpMAX[i][j-1],dpMAX[i+(1<<(j-1))][j-1]);
23 }
24 int rmqMAX(int s,int v)
25 {
26     int k=(int)(log(v-s+1.0)/log(2.0));
27     return max(dpMAX[s][k],dpMAX[v-(1<<k)+1][k]);
28 }
29 void makeminRMQ(int n,int b[])
30 {
31     for(int i=1;i<=n;i++)
32       dpMIN[i][0]=b[i];
33     for(int j=1;(1<<j)<=n;j++)
34       for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)
35         dpMIN[i][j]=min(dpMIN[i][j-1],dpMIN[i+(1<<(j-1))][j-1]);
36 }
37 int rmqMIN(int s,int v)
38 {
39     int k=(int)(log(v-s+1.0)/log(2.0));
40     return min(dpMIN[s][k],dpMIN[v-(1<<k)+1][k]);
41 }
42 int main()
43 {
44     int i,j,k;
45     #ifndef ONLINE_JUDGE
46     freopen("1.in","r",stdin);
47     #endif
48     int q;
49     while(scanf("%d%d",&n,&q)!=EOF)
50     {
51         for(i=1;i<=n;i++)
52         {
53             scanf("%d",&cow[i]);
54         }
55         makemaxRMQ(n,cow);
56         makeminRMQ(n,cow);
57         for(i=1;i<=q;i++)
58         {
59             int a,b;
60             scanf("%d%d",&a,&b);
61             printf("%d\n",rmqMAX(a,b)-rmqMIN(a,b));
62         }
63     }
64     return 0;
65 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cnblogs321114287/p/4354812.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问,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;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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