二进制枚举

本文解析了CodeForces上的一道题目,通过使用位运算和动态规划的方法,解决了一个关于数组元素组合的问题,判断是否存在一种组合方式使得元素之和能被360整除。

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

例题:https://codeforces.com/problemset/problem/1097/B

code: 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int a[16];

int main(){
    int n;
    cin >> n;
    for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];
    int ans = 0;
    bool flag = false;
    for(int i = 0; i < (1<<n); i++){//n个物品,枚举每个物品取或不取
        ans = 0;
        for(int j = 1; j <= n; j++){
            if(i & (1<<j)){
                //i的二进制表示对于n个物品取或不取的状态
                //(1<<j)是j的编号
                //此时i表示的状态中取了编号为(1<<j)的元素,即第j个元素
                ans += a[j];
            }
            else{
                //此时不取第j个元素
                ans -= a[j];
            }
        }
        if(ans % 360 == 0){
            flag = true;
            break;
        }
    }
    if(flag) puts("YES");
    else puts("NO");
    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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