POJ 1915 Knight Moves

本文介绍了如何使用广搜算法解决POJ_1915问题,通过设置起点与终点,从起点开始遍历可达位置,并记录每一步数,直至找到终点,提供了一种高效的路径搜索方法。

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

POJ_1915

    这个题目跟POJ_2243是非常相似的,只不过棋盘的大小是变化的而已。在读起点与终点之后,只需要从起点开始,对周围8个可达的位置进行广搜并依次记录到达该位置时的步数,当搜到终点的时候退出循环即可。

#include<stdio.h>
#include
<string.h>
int vis[310][310],dis[310][310],qx[90010],qy[90010];
int dx[]={1,2,2,1,-1,-2,-2,-1},dy[]={2,1,-1,-2,-2,-1,1,2};
int main()
{
int i,j,k,L,n,front,rear,sx,sy,tx,ty,x,y,newx,newy;
scanf(
"%d",&n);
while(n--)
{
scanf(
"%d",&L);
scanf(
"%d%d",&sx,&sy);
scanf(
"%d%d",&tx,&ty);
for(i=0;i<L;i++)
for(j=0;j<L;j++)
vis[i][j]
=0;
front
=rear=0;
qx[rear]
=sx;
qy[rear]
=sy;
rear
++;
vis[sx][sy]
=1;
dis[sx][sy]
=0;
while(front<rear)
{
x
=qx[front];
y
=qy[front];
front
++;
if(x==tx&&y==ty)
break;
for(i=0;i<8;i++)
{
newx
=x+dx[i];
newy
=y+dy[i];
if(!vis[newx][newy]&&newx>=0&&newx<L&&newy>=0&&newy<L)
{
vis[newx][newy]
=1;
dis[newx][newy]
=dis[x][y]+1;
qx[rear]
=newx;
qy[rear]
=newy;
rear
++;
}
}
}
printf(
"%d\n",dis[tx][ty]);
}
return 0;
}

  

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值