49. Group Anagrams

本文提供了一种解决LeetCode上“Group Anagrams”问题的有效方法。通过使用C++实现,此算法首先对字符串进行排序并利用哈希表进行分组,最后返回所有字母异位词的集合。

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

https://leetcode.com/problems/group-anagrams/description/

class Solution {
public:
    vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
        unordered_map<string,multiset<string>> m;
        for (auto s : strs) {
            string ss = s;
            sort(ss.begin(), ss.end());
            m[ss].insert(s);
        }
        vector<vector<string>> res;
        for (const auto& p : m) {
            vector<string> v;
            for (const auto& s : p.second)
                v.push_back(s);
            res.push_back(v);
        }
        return res;
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/JTechRoad/p/9060064.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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