队列操作

本文详细介绍了使用C++实现队列的基本操作,包括队列的入队和出队操作,通过具体代码实例展示了如何使用指针和结构体来创建和管理队列,适合初学者了解队列数据结构的应用。

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#include <iostream>
#include <string.h>
#include <conio.h>
using namespace std;

typedef struct student
{
	int data;
	struct student *next;
}node;

typedef struct linkqueue
{
	node *first, *rear;
}queue;

//队列的入队
queue *insert(queue *HQ, int x)
{
	node *s;
	s = (node *)malloc(sizeof(node));
	s->data = x;
	s ->next = NULL;

	if(HQ->rear == NULL)
	{
		HQ ->first = s;
		HQ ->rear = s;
	}
	else
	{
		HQ ->rear->next = s;
		HQ ->rear =s;
	}
	return (HQ);
}

//出队操作

queue *del(queue *HQ)
{
	node *p;
	int x;

	if(HQ ->first ==NULL)
	{
		cout<<" 溢出!"<<endl;
	}
	else
	{
		x =HQ->first->data;
		p = HQ->first ;
		if(HQ ->first == HQ->rear)
		{
			HQ->first = NULL;
			HQ->rear = NULL;
		}
		else
		{
			HQ->first = HQ->first->next;
			free(p);
		}
	}
	return (HQ);
}

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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