Leetcode 81. 搜索旋转排序数组 II

本文详细解析了在预先未知旋转点的升序数组中搜索目标值的问题,通过二分查找法实现高效查找,并提供了完整的代码示例。

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题目链接

https://leetcode-cn.com/problems/search-in-rotated-sorted-array-ii/description/

题目描述

假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。

( 例如,数组 [0,0,1,2,2,5,6] 可能变为 [2,5,6,0,0,1,2] )。

编写一个函数来判断给定的目标值是否存在于数组中。若存在返回 true,否则返回 false。

示例 1:

输入: nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 0
输出: true

示例 2:

输入: nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 3
输出: false

题解

和该系列题目的第一题一样,采用二分查找法,当最后跳出循环的时候,需要判断一下当前元素和target元素是否相等。

代码

class Solution {
    public boolean search(int[] a, int target) {
        if (a == null || a.length == 0) {
            return false;
        }
        int lo = 0, hi = a.length - 1;
        while (lo < hi) {
            int mid = (lo + hi) >> 1;
            if (a[mid] == target) { return true; }
            if (a[mid] > a[hi]) {
                //考虑单调的一边
                if (a[mid] > target && target >= a[lo]) { hi = mid; }
                else lo = mid + 1;
            } else if (a[mid] < a[hi]) {
                if (a[mid] < target && a[hi] >= target) {
                    lo = mid + 1;
                } else {
                    hi = mid;
                }
            } else {
                hi--;
            }
        }
        return a[lo] == target ? true : false;
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/xiagnming/p/9598613.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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