Uva 11078 Open Credit System

本文提供了一种高效的算法解决方案,用于在一组整数中找到两个数,使得它们之间的差值最大化。通过维护当前最大值并实时更新,避免了O(n^2)的时间复杂度,达到了线性时间复杂度。

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题意:n个整数a1~an-1  找到两个数ai aj 使ai-aj尽可能大(i<j)
     直接的想法 找到每组(ai,aj)数对 max比较找到dmax
     时间是n^2 超时(M=100000+10)
思路:单位时间维护最大值,该题不用输入都结束再处理数据(时间从n降到l)
      可以边输入边比较维护。
      输出要求打印距离即可,当要求输出i和j时
      要记得在max函数更新最大值时候记录i和j
*///Uva 11078 Open Credit System

//AC

 1 //AC
 3 #include<stdio.h>
 4 #include<algorithm>
 5 using namespace std;
 6 const int M=100000+10;
 7 int t;
 8 int a[M];
 9 int main()
10 {
11     int i,j,k,n;
12     int ai,dmax;
13     scanf("%d",&t);
14     while(t--)
15     {
16         scanf("%d",&n);
17         scanf("%d%d",&a[0],&a[1]);
18         dmax=a[0]-a[1];
19         ai=a[0];
20         for(i=1;i<n;i++)
21         {
22             if(i<2)
23             {
24                 dmax=max(dmax,ai-a[1]);//单位时间维护距离最大值dmax
25                 ai=max(ai,a[1]);//不断更新ai 使ai尽可能大,为使ai-aj尽可能大
26             }
27             else
28             {
29                 scanf("%d",&a[i]);
30                 dmax=max(dmax,ai-a[i]);
31                 ai=max(ai,a[i]);
32             }
33         }
34         printf("%d\n",dmax);
35     }
36     return 0;
37 }
38 /*
39 5
40 6
41 1 2 3 4 78 6
42 */
43 
44  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/someonelikeyou/archive/2013/03/20/2971373.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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