CF198 D2

本文探讨了在解决复杂问题时如何运用算法优化与数据结构的高效应用,具体包括四边形面积最大化的构建方法、统计路径距离均值的策略、BubbleSort图的最大独立子集的求解等核心算法与数据结构的应用案例。

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B. Maximal Area Quadrilateral

题意:在N个点中构建四边形,使得四边形面积最大,且不自交。

分析:不自交四边形可以剖分成两个三角形,因此可以在O(N^2)内枚举对角线,然后用O(N)寻找离对角线最远的两侧的点。其实这题最快应该能到O(NlgN),求出点集的凸包,然后在凸包上转一下。

 

C. Tourist Problem

题意:统计N!种路线的距离的均值。

分析:统计每段出现的次数,即统计(i,j)出现的次数,即统计(i_small, j_large)满足i_small<=i且j<=j_large下,出现的次数。

 

D. Bubble Sort Graph

题意:给定一个序列a[],对于序列中的两个数a[i], a[j],若满足a[j] < a[i]且i < j,则在点i和点j之间建立一条边,求该图的最大独立子集的大小。

分析:这个图一定是特殊的,求该图就是求该图补图的最大团,而该图的补图就是满足a[i]<a[j]且i<j,这样条件上的团其实就是一个递增序列,那么最大团就是最长上升子序列,最长上升子序列的O(NlgN)的算法可以用二分法或是通过线段树优化dp状态转移过程。

转载于:https://www.cnblogs.com/litstrong/p/3300111.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。阅读时应重关注论文中提到的技术创新及其背后的原理,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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