leetcode - Evaluate Reverse Polish Notation

本文介绍了一种使用栈来解析并计算逆波兰表示法(RPN)表达式的C++实现方法。通过遍历输入的字符串向量,识别数字和运算符,利用栈进行数值计算,最终返回计算结果。

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 1 class Solution {
 2 public:
 3     void parseNum(stack<int>& _stack, const string & token){
 4     int number = atoi(token.c_str());
 5     _stack.push(number);
 6     }
 7     void parseOperation(stack<int> & _stack, char token){
 8     int num1 = _stack.top();
 9     _stack.pop();
10     int num2 = _stack.top();
11     _stack.pop();
12     int rlt = 0;
13     switch(token){
14     case '+':
15         rlt= num2+num1;
16         break;
17     case '-':
18         rlt = num2-num1;
19         break;
20     case '*':
21         rlt= num2*num1;
22         break;
23     case '/':
24         rlt = num2/num1;
25         break;
26     }
27     _stack.push(rlt);
28     }
29     int evalRPN(vector<string> &tokens) {
30     stack<int> _stack;
31     vector<string>::iterator itr;;
32     for (itr=tokens.begin(); itr!=tokens.end(); itr++){
33         string token =  * itr;
34         if (token.length()==1){
35         char c = token.at(0);
36         if (c=='+' || c=='-' || c=='*' || c=='/')
37             parseOperation(_stack, c);
38         else parseNum(_stack, token);
39         }
40         else parseNum(_stack, token);
41     }
42     if (!_stack.empty())
43         return _stack.top();
44     return 0;
45     }
46 };

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhanghs/p/3462667.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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