HDU 1284 钱币兑换问题 完全背包

本文介绍了一道经典的钱币兑换问题——HDU1284,并使用完全背包算法进行解答。通过逐步解析,展示了如何利用动态规划的思想解决该问题,并附上了完整的C++代码实现。

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传送门:HDU 1284 钱币兑换问题

分析:
本题 完全背包 模版。详情见注释。

代码如下:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define ms(x, y) memset(x, y, sizeof(x))
const double PI = acos(-1.0), eps = 1e-8;
int dp[32769],n,i,j;
int main() {
    dp[0] = 1;
    // 完全背包打表
    for(int i=1; i<4; i++)
        for(int j=i; j<32769; j++)
            dp[j] += dp[j-i];  // 状态转移(dp[]数组在不同的遍历阶段进行了更新 1 2 3 种硬币 正好对应了 1 2 3 分的价值)

    while(scanf("%d",&n) != EOF)
        printf("%d\n",dp[n]);
    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。
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