[Jzoj] 1236. 邦德I

本文介绍了一种使用状态压缩动态规划(DP)解决任务分配问题的方法,旨在找到最佳分配方案,使所有任务成功完成的概率最大化。通过枚举状态和任务分配,利用状态压缩技巧优化算法效率。

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题目描述

每个月,詹姆斯都会收到一些任务,根据他以前执行任务的经验,他计算出了每个吉米完成每个任务的成功率,要求每个任务必须分配给不同的人去完成,每个人只能完成一个任务。
请你编写程序找到一个分配方案使得所有任务都成功完成的概率。

题目解析

状压DPDPDP
枚举状态SSS,状态SSS111的个数就代表已经安排了iii个人,然后枚举第iii个人做在状态SSS中的哪个任务。
jjj为安排第iii个人所做的任务,且SSS&2j2^j2j−^-1=1^1=11=1
则,f[S]=max(f[S],f[Sf[S]=max(f[S],f[Sf[S]=max(f[S],f[S XOR 2j2^j2j−^-1^11]+a[i][j])]+a[i][j])]+a[i][j])

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
double f[1<<20],a[25][25];
int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	 for(int j=1;j<=n;j++)
	  cin>>a[i][j];
	for(int i=1;i<=n;i++)
	 f[1<<(i-1)]=a[1][i];
	for(int i=1;i<(1<<n);i++)
	{
	  int t=0;
	  for(int j=i;j;j-=(j&-j),t++);
	  for(int j=0;j<n;j++)
	   if(i&(1<<j))
	    f[i]=max(f[i],f[i^(1<<j)]*a[t][j+1]/100);
	}
	printf("%0.6lf",f[(1<<n)-1]);
}
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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