HDOJ 题目3833 YY's new problem(hash)

本题要求编写程序判断一个从1到N的排列中是否存在三个元素构成等差数列。输入包括多个测试用例,每个用例包含一个整数N及一个由1到N组成的排列。输出对于每个测试用例,如果存在这样的三个元素,则输出'Y',否则输出'N'。

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YY's new problem

Time Limit: 12000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 4968    Accepted Submission(s): 1388


Problem Description
Given a permutation P of 1 to N, YY wants to know whether there exists such three elements P[i 1], P[i 2], P[i 3] that
P[i 1]-P[i 2]=P[i 2]-P[i 3], 1<=i 1<i 2<i 3<=N.
 

Input
The first line is T(T<=60), representing the total test cases.
Each test case comes two lines, the former one is N, 3<=N<=10000, the latter is a permutation of 1 to N.
 

Output
For each test case, just output 'Y' if such i 1, i 2, i 3 can be found, else 'N'.
 

Sample Input
  
2 3 1 3 2 4 3 2 4 1
 

Sample Output
  
N Y
 

Source
 

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 ac代码
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int hash[10010];
int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		int n;
		int flag=0;
		memset(hash,0,sizeof(hash));
		scanf("%d",&n);
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			int x;
			scanf("%d",&x);
			hash[x]=1;
			if(flag)
				continue;
			for(int j=1;j<x&&j+x<=n;j++)
			{
				if(hash[x-j]+hash[x+j]==1)
				{
					flag=1;
					break;
				}
			}
		}
		if(flag)
			printf("Y\n");
		else
			printf("N\n");
	}
}


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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