16. 3Sum Closest

本文介绍了一个算法问题:给定一个整数数组和一个目标值,找到数组中三个整数使得它们的和最接近目标值,并返回这三个数的和。采用排序和双指针策略解决此问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given an array  S  of  n  integers, find three integers in  S  such that the sum is closest to a given number, target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly one solution.
    For example, given array S = {-1 2 1 -4}, and target = 1.

    The sum that is closest to the target is 2. (-1 + 2 + 1 = 2).

同 3Sum,先排序,后两边夹逼

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class  Solution {
public :
     int  threeSumClosest(vector< int >& nums,  int  target) {
         int  len = nums.size();
         if  (len < 3)  return  0;
         sort(nums.begin(), nums.end());
         int  sum = 0;
         int  leastdif = INT_MAX;
         for  ( int  i = 0; i < len - 2; i++) {
             int  l = i + 1, r = len - 1;
 
             while  (l < r) {
                 int  dif =  fabs (nums[i] + nums[l] + nums[r] - target);
                 if  (dif < leastdif) {
                     leastdif = dif;
                     sum = nums[i] + nums[l] + nums[r];
                 }
                 else  if  (nums[i] + nums[l] + nums[r] < target) {
                     l++;
                 }
                 else  {
                     r--;
                 }
             }
         }
         return  sum;
     }
};





转载于:https://www.cnblogs.com/zhxshseu/p/af219256eafc904b6acab29753157811.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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