Valid Palindrome

本文介绍了一种使用双指针技术来判断字符串是否为回文的方法,特别关注于只考虑字母和数字字符的情况,并忽略大小写差异。通过示例说明了算法的工作原理。

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

Given a string, determine if it is a palindrome, considering only alphanumeric characters and ignoring cases.

For example,
"A man, a plan, a canal: Panama" is a palindrome.
"race a car" is not a palindrome.

Note:
Have you consider that the string might be empty? This is a good question to ask during an interview.

For the purpose of this problem, we define empty string as valid palindrome.


用两个指针向内对比,注意大小写的问题。

class Solution {
public:
    bool isPalindrome(string s) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        
        if(s.length() == 0) return true;
        
        int i = 0,j = s.length() - 1;
        
        while(i < j)
        {
            while(!isalnum(s[i]) && i < j ) i++;
            if(i==j) return true;
            
            while(!isalnum(s[j])) j--;
            if(i>=j) return true;
            
            if(tolower(s[i++]) != tolower(s[j--])) return false;
        }
        return true;
    }
};

52 milli secs



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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