重建专题

C++ 重建二叉树(递归方法)

/*** struct TreeNode {* int val;* struct TreeNode *left;* struct TreeNode *right;* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* };*/#include <vector>class Solution {public:/*** 代码

代码随想录算法训练营第31天| 134. 加油站、135. 分发糖果、860.柠檬水找零、 406.根据身高重建队列

134. 加油站题目链接：134. 加油站文档讲解：代码随想录状态：so easy 思路：每次遍历时，如果当前的油量差（currTank）小于0，说明从当前起点无法到达下一个加油站。此时，将下一个加油站设为新的起点，并重置当前油量差（currTank）。最后检查总的油量差（totalTank），如果总的油量差大于等于0，说明存在一个合法的起点，使汽车能绕完整个环形路；否则不存在

代码随想录算法训练营Day31| 134. 加油站， 135. 分发糖果，860.柠檬水找零， 406.根据身高重建队列

今天的题目真的写的我一肚子气，真的太气了，一道题都写不出来，再听完题解后，还是觉得没有完全理解，果然菜是原罪，我还是太弱了，继续加油吧！来看今天的第一题 134. 加油站：代码随想录这道题目的意思就是说一个路上有n个加油站，你现在的初始状态下油是0，你可以选择从一个加油站开始，看你是否能绕路行驶一圈，这道题我想到了，将他所给的gas数组减去cost数组，然后来选，但是我不知道的是怎么来

【稀疏三维重建】Flash3D：单张图像重建场景的GaussianSplitting

项目主页：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flash3d/ 来源：牛津、澳大利亚国立提示：文章目录摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1 背景：从单个图像中重建场景3.2 单目 4.实验4.14.2 跨域新视角合成4.3 域内新视图合成4.4 域内新视图合成摘要 Flash3D，一种通用的单一图像场景重建。

Django删除数据库表格后如何重建-实践笔记

最近在我的三丰云服务器上完善项目代码时遇到了一个问题，特此做个笔记。我在三丰的免费服务器上运行了一个Django框架，昨天想修改一下models的数据结构，然后不小心被我玩坏了，废了好大劲才处理好。我把数据表删除重新创建了。下面记录一下重建数据表的过程：先炫个图，哈哈 1、在数据库中删除需要重建的数据表 2、数据库里有一个记录生成表格的记录的表，django_makemigratio

基于新型切片轮廓转换超分辨率的深度生成网络的高分辨率3D MRI重建

高分辨率磁共振成像(MRI)序列，如3D Turbo或快速自旋回波(TSE/FSE)成像，在临床上备受欢迎，但在转换成首选方向时往往因扫描时间过长而产生模糊问题。因此，常常采用多层面二维(2D)TSE成像，因其高平面分辨率而被广泛使用，但在临床上由于体素拉长和由于阶梯状伪影而导致的横向分辨率不佳，以及由于无法生成多平面重建而受到限制。因此，需要在不同的正交成像平面上获取多个2D TSE扫描，而这样

基于VTK9.3.0+Visual Studio2017 c++实现DICOM影像MPR多平面重建

开源库：VTK9.3.0 开发工具：Visual Studio2017 开发语言：C++ 实现过程： void initImageActor(double* Matrix, double* center, vtkSmartPointer<vtkImageCast> pImageCast,vtkSmartPointer<vtkImageReslice> imageReslice, vtk

3维人脸重建

3DMM 介绍 https://blog.csdn.net/likewind1993/article/details/81455882 https://blog.csdn.net/jcjx0315/article/details/78671670 代码： https://github.com/YadiraF/face3d CNN相关方法介绍 VRN(基于三维登高平面回归的网络)

08_基于GAN实现人脸图像超分辨率重建实战_超分辨基础理论

1. 超分辨的概念与应用我们常说的图像分辨率指的是图像长边像素数与图像短边像素数的乘积，比如iPhoneX手机拍摄照片的分辨率为 4032px×3024px，为1200万像素。显然，越高的分辨率能获得更清晰的成像。与之同时，分辨率越高也意味着更大的存储空间，对于空间非常有限的移动设备来说，需要考虑分辨率与存储空间的平衡。图像超分，就是要从低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图

2024/06/13--代码随想录算法（贪心）3/6|134.加油站、135.分发糖果、860.柠檬水找零、406.根据身高重建队列

134.加油站力扣链接 class Solution:def canCompleteCircuit(self, gas: List[int], cost: List[int]) -> int:curSum = 0 # 当前累计的剩余油量totalSum = 0 # 总剩余油量start = 0 # 起始位置for i in range(len(gas)):curSum += gas[

day35| 860.柠檬水找零 406.根据身高重建队列 452. 用最少数量的箭引爆气球

文章目录前言860.柠檬水找零思路方法一 406.根据身高重建队列思路方法一 452. 用最少数量的箭引爆气球思路方法一总结前言 860.柠檬水找零思路很简单，贪心只有一个，如果20优先用10+5找零，因为5更加万能一些方法一 class Solution(object):def lemonadeChange(self, bills):""":type

代码随想录算法训练营第36天 [860.柠檬水找零 406.根据身高重建队列 452. 用最少数量的箭引爆气球 ]

代码随想录算法训练营第36天 [860.柠檬水找零 406.根据身高重建队列 452. 用最少数量的箭引爆气球 ] 一、860.柠檬水找零链接: 代码随想录. 思路：十块只能找五块，二十能找十块五块和三个五块，优先消耗十块做题状态：看解析后做出来了 class Solution {public:bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {

代码随想录第三十六天打卡|860.柠檬水找零，406.根据身高重建队列，452. 用最少数量的箭引爆气球

860.柠檬水找零本题看上好像挺难，其实挺简单的，大家先尝试自己做一做。代码随想录 class Solution {public:bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {int five=0,ten=0,twenty=20;for (int bill:bills){if (bill==5)five++;else if (bill==10){

【代码随想录】【算法训练营】【第36天】 [860]柠檬水找零 [406]根据身高重建队列 [452]用最少数量的箭引爆气球

前言思路及算法思维，指路代码随想录。题目来自 LeetCode。 day 36，周三，最难坚持的一天~ 题目详情 [860] 柠檬水找零题目描述 860 柠檬水找零解题思路前提：思路：维护5，10，20三种金额的数量。重点：贪心思维，优先消耗10的数量。代码实现 C语言贪心思维 bool lemonadeChange(int* bills, int b

php匿名类与索引重建

本文主要介绍匿名类与索引重建在json 编码方面的一些小技巧问题将下面源数据结构 json 转为目标 json 源 json 数据 {"code": 200,"message": "操作成功","data": [{"id": 1,"goods_id": 1,"property_name_id": 1,"property_value_id": 1,"property_name": {

大疆智图_空三二维重建成果传输

一、软件环境 1.1 所需软件 1、大疆智图：点击下载； 2、 ArcGIS Pro 3.1.5：点击下载，建议使用IDM或Aria2等多线程下载器； 3、 IDM下载器：点击下载，或自行搜索； 4、 FastCopy：自行搜索； 5、 Rclone：自行搜索配置； 6、 Python：安装软件ArcGIS Pro 3.1.5过程已安装，或自行搜索安装。 1.2 软

重建二叉树NYOJ221题 NYOJ756题

（一）前序中序求后序: 思路：结点 getRoot(前序中序) { c = 前序第一个字符； pos = 在中序的位置； len1 = 中序pos左半部分长度; len2 = 中序pos右半部分长度；新建结点 r，令r的元素等于c； r 的左儿子 = getRoot(前序位置开始的len1长度部分,中序pos位置左半部分) r 的右儿子 = getRoot（前序位置l

hdu-2190-悼念512汶川大地震遇难同胞——重建希望小学

#include<stdio.h> int a[31]={0,1,3,5}; int main() { int s; scanf("%d",&s); while(s--) { int n,i; scanf("%d",&n); for(i=4;i<=n;i++) a[i]=a[i-1]+a[i-2]*2; printf("%d\n",

406. 根据身高重建队列（中等）

406. 根据身高重建队列 1. 题目描述2.详细题解3.代码实现3.1 Python3.2 Java 1. 题目描述题目中转：406. 根据身高重建队列 2.详细题解做一道题之前先静心，默念三遍一切反动派都是纸老虎。已知一个队列，队列中每个数据表示一个属性，[hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面正好有 ki 个身高大于或等于 hi

Oracle 11gR2干净的清除并重建OCR和表决磁盘的方法

该操作适合自己测试环境的OCR丢失或损坏且不存在任何备份，又不想重装rac的兄弟们。切忌生产坏境使用！ 11gR2是新版本的数据库，清除并重建OCR和表决磁盘的方法变得更加简单：执行：$GRID_HOME/crs/install/rootcrs.pl -deconfig -force 如果是RAC的最后一个节点，那么执行：$GRID_HOME/crs/install/roo

从ORA-01033 到重建控制文件

前言之前的一个项目，闲置了很长时间后，再次打开提示　1.数据库未打开 ORA-01033: ORACLE initialization or shutdown in progress 查看当前数据库状态 SQL> select status from v$instance;STATUS------------MOUNTED 2.数据库打开失败发现当前数据库不是处于OPEN的

marching cubes表面重建原理

Marching Cubes算法是三维离散数据场中提取等值面的经典算法，之前主要应用于医学图像重建，当前在TSDF等重建场景广泛应用。参考论文：Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm 参考论文： KinectFusion: real-time dynamic 3D surface reconstruc

超分辨重建——SRGAN网络训练自己数据集与推理测试（详细图文教程）

💪 专业从事且热爱图像处理，图像处理专栏更新如下👇： 📝《图像去噪》 📝《超分辨率重建》 📝《语义分割》 📝《风格迁移》 📝《目标检测》 📝《暗光增强》 📝《模型优化》 📝《模型实战部署》 😊总结不易，多多支持呀🌹感谢您的点赞👍收藏⭐评论✍️，您的三连是我持续更新的动力💖 目录一、SRGAN网络1.1 标题1.2 作者1.3 发表时间1.4 摘要1.

Maya: 菜单编辑NURBS 重建曲面

编辑NURBS >重建曲面这是一个经常使用到的命令，在利用”放样”等命令使曲线生成曲面时，容易造成曲面上的曲线分布不均的现象，这时就可以使用该命令来重新分布曲面的UV方向。

Maya: 菜单编辑曲线重建曲线

编辑曲线 >重建曲线可以修改曲线的一些属性，如结构点的数量和次数等。在使用”铅笔曲线工具“绘制曲线时，还可以使用”重建曲线“命令将曲线进行平滑处理。

【做一道算一道】根据身高重建队列

根据身高重建队列假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面正好有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队