LeetCode Integer Replacement

本文探讨了一个经典的整数替换问题,即如何通过最少步骤将任意正整数n转换为1。算法采用了一种高效策略来决定是增加还是减少n的值,并通过位操作实现了快速计算。文中提供了一个简洁的Java实现。

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

题意:给出一个正数n,如果n为偶数则n = n /2,如果n为奇数,则n=n + 1或者n=n-1,求其变为1所需要的最少步数。

思路:刚开始用记忆化的dp,当数值比较大时,提示栈溢出。在判断是n=n+1或者n=n-1时总是选择结果位为1最小的操作

代码如下:

public class Solution
{
    public int integerReplacement(int n)
    {
        int ans = 0;

        while (n != 1)
        {
            if ((n & 1) == 0) n >>>= 1;
            else
            {
                if (n == 3 || Integer.bitCount(n + 1) > Integer.bitCount(n - 1))
                {
                    --n;
                }
                else ++n;
            }
            ans++;
        }

        return ans;
    }
}


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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