Educational Codeforces Round 26 Problem B

本文介绍了一种用于验证是否符合Berland国旗标准的算法。该国旗由三个等宽且平行的条纹组成,每个条纹使用不同的颜色。文章提供了一个具体的实现方案,包括如何检查行和列是否正确地分为三部分。

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

B. Flag of Berland
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input
standard input
output
standard output

The flag of Berland is such rectangular field n × m that satisfies following conditions:

  • Flag consists of three colors which correspond to letters 'R', 'G' and 'B'.
  • Flag consists of three equal in width and height stripes, parralel to each other and to sides of the flag. Each stripe has exactly one color.
  • Each color should be used in exactly one stripe.

You are given a field n × m, consisting of characters 'R', 'G' and 'B'. Output "YES" (without quotes) if this field corresponds to correct flag of Berland. Otherwise, print "NO" (without quotes).

Input

The first line contains two integer numbers n and m (1 ≤ n, m ≤ 100) — the sizes of the field.

Each of the following n lines consisting of m characters 'R', 'G' and 'B' — the description of the field.

Output

Print "YES" (without quotes) if the given field corresponds to correct flag of Berland . Otherwise, print "NO" (without quotes).

Examples
input
6 5
RRRRR
RRRRR
BBBBB
BBBBB
GGGGG
GGGGG
output
YES
input
4 3
BRG
BRG
BRG
BRG
output
YES
input
6 7
RRRGGGG
RRRGGGG
RRRGGGG
RRRBBBB
RRRBBBB
RRRBBBB
output
NO
input
4 4
RRRR
RRRR
BBBB
GGGG
output
NO
Note

The field in the third example doesn't have three parralel stripes.

Rows of the field in the fourth example are parralel to each other and to borders. But they have different heights — 2, 1 and 1.

题目大意还不是很好表达。就是看能不能分成均等的三份;

只要遍历一遍就好了。

模拟吧,代码有点长

 1 #include<iostream>
 2 #include<stdio.h>
 3 using namespace std;
 4 char a[105][105];
 5 int hang(int n,int m){           //验证行是否分成了三份
 6     char fir=a[1][1],sec=a[n/3+1][1],three=a[n][1];
 7     if(fir==sec||fir==three||sec==three){
 8         return false;
 9     }
10     for(int i=1;i<=n;i++){
11         for(int j=1;j<=m;j++){
12             if(i<=n/3){
13                 if(a[i][j]!=fir){
14                     return false;
15                 }
16             }else if(i<=2*(n/3)){
17                 if(a[i][j]!=sec){
18                     return false;
19                 }
20             }else{
21                 if(a[i][j]!=three){
22                     return false;
23                 }
24             }
25         }
26     }
27     return true;
28 }
29 int lie(int n,int m){       //验证列是否分成三份
30     char fir=a[1][1],sec=a[1][m/3+1],three=a[1][m];
31     if(fir==sec||fir==three||sec==three){    
32         return false;
33     }
34     for(int i=1;i<=n;i++){
35         for(int j=1;j<=m;j++){
36             if(j<=m/3){
37                 if(a[i][j]!=fir){
38                     return false;
39                 }
40             }else if(j<=2*(m/3)){
41                 if(a[i][j]!=sec){
42                     return false;
43                 }
44             }else{
45                 if(a[i][j]!=three){
46                     return false;
47                 }
48             }
49         }
50     }
51     return true;
52 }
53 int main(){
54     int m,n;
55     cin>>n>>m;
56     for(int i=1;i<=n;i++){
57         for(int j=1;j<=m;j++){
58             cin>>a[i][j];
59         }
60     }
61     if(n%3!=0&&m%3!=0){
62         cout<<"NO"<<endl;
63     }else{
64         if(n%3==0&&m%3==0){
65             if(hang(n,m)||lie(n,m)){
66                 cout<<"YES"<<endl;
67             }else{
68             cout<<"NO"<<endl;
69             }
70         }else if(n%3==0){
71             if(hang(n,m)){
72                 cout<<"YES"<<endl;
73             }else{
74             cout<<"NO"<<endl;
75             }
76         }else{
77             if(lie(n,m)){
78                 cout<<"YES"<<endl;
79             }else{
80                 cout<<"NO"<<endl;
81             }
82         }
83     }
84     return 0;
85 }

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ISGuXing/p/7285051.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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