8. 字符串转换整数 (atoi)

本文介绍了一个C++实现的字符串转换为整数的atoi函数。通过解析输入字符串,去除前导空格,识别正负号,并逐字符转换有效数字,最终返回整数值。特别注意处理边界条件,如溢出情况。

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8. 字符串转换整数 (atoi)

class Solution {
public:
    int myAtoi(string str) {
        if(str.empty())
            return 0;
        int result = 0;
        int sign = 1;
        auto begin = str.begin();
        for(;*begin == ' ';++begin);
        
        if(*begin == '+')
            ++begin;
        else if(*begin == '-')
        {
            sign = -1;
            ++begin;
        }
        
        for(;begin != str.end();++begin)
        {
            if(*begin<='9' && *begin>='0'){
                if(result>INT_MAX/10 || result == INT_MAX/10 && *begin>'7')
                {
                    return sign == 1?INT_MAX:INT_MIN;    
                }
                result  = result*10 + (*begin-'0');
            }
            else
                break;
        }
        return result*sign;
    }
};

 

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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