セットのパーティションの生成
セットをパーティションと呼ばれる個別のサブセットに分割することは、一般的な数学演算です。この記事では、順序の無関係によって重複が発生しないように、セットを分割する効率的な方法を詳しく掘り下げます。
再帰的アプローチ
私たちのソリューションは再帰的戦略を利用しています。まずは最も単純なシナリオ、すなわち正確に 2 つの部分に分割することから始めます。各要素をビット (最初の部分は 0、2 番目の部分は 1) として表すことにより、最初の要素を最初の部分に一貫して配置することで重複した結果を回避します。
次に、再帰関数を詳しく調べます。より複雑なパーティションに対応します。この関数は元のセットに対して動作し、2 部構成のパーティションをすべて検索します。各パーティションの 2 番目の部分は再帰的に 2 つの部分に分割され、3 つの部分からなるパーティションが生成されます。このプロセスは、セット全体が分割されるまで続きます。
実装
以下は、分割アルゴリズムの C# 実装です。
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; namespace PartitionTest { public static class Partitioning { public static IEnumerable<t> GetAllPartitions<t>(T[] elements) { return GetAllPartitions(new T[][]{}, elements); } private static IEnumerable<t> GetAllPartitions<t>( T[][] fixedParts, T[] suffixElements) { // A trivial partition consists of the fixed parts // followed by all suffix elements as one block yield return fixedParts.Concat(new[] { suffixElements }).ToArray(); // Get all two-group-partitions of the suffix elements // and sub-divide them recursively var suffixPartitions = GetTuplePartitions(suffixElements); foreach (Tuple<t t> suffixPartition in suffixPartitions) { var subPartitions = GetAllPartitions( fixedParts.Concat(new[] { suffixPartition.Item1 }).ToArray(), suffixPartition.Item2); foreach (var subPartition in subPartitions) { yield return subPartition; } } } private static IEnumerable<tuple t>> GetTuplePartitions<t>( T[] elements) { // No result if less than 2 elements if (elements.Length [] resultSets = { new List<t> { elements[0] }, new List<t>() }; // Distribute the remaining elements for (int index = 1; index > (index - 1)) & 1].Add(elements[index]); } yield return Tuple.Create( resultSets[0].ToArray(), resultSets[1].ToArray()); } } } }</t></t></t></tuple></t></t></t></t></t>
分割の呼び出し.GetAllPartitions(new[] { 1, 2, 3, 4 }) は、次のパーティション:
{ {1, 2, 3, 4} }, { {1, 3, 4}, {2} }, { {1, 2, 4}, {3} }, { {1, 4}, {2, 3} }, { {1, 4}, {2}, {3} }, { {1, 2, 3}, {4} }, { {1, 3}, {2, 4} }, { {1, 3}, {2}, {4} }, { {1, 2}, {3, 4} }, { {1, 2}, {3}, {4} }, { {1}, {2, 3, 4} }, { {1}, {2, 4}, {3} }, { {1}, {2, 3}, {4} }, { {1}, {2}, {3, 4} }, { {1}, {2}, {3}, {4} }.
以上がC# で再帰的アプローチを使用してセットのすべてのパーティションを効率的に生成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Cの多型をマスターすると、コードの柔軟性と保守性が大幅に向上する可能性があります。 1)多型により、異なるタイプのオブジェクトを同じベースタイプのオブジェクトとして扱うことができます。 2)継承および仮想関数を通じてランタイム多型を実装します。 3)多型は、既存のクラスを変更せずにコード拡張をサポートします。 4)CRTPを使用してコンパイル時間の多型を実装すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。 5)スマートポインターはリソース管理に役立ちます。 6)ベースクラスには仮想デストラクタが必要です。 7)パフォーマンスの最適化には、最初にコード分析が必要です。

c Destructorsprovideprovide -rolovercemanagement、horggarbagecollectorsematememorymanagementbutintroduceunpredictability.c Destructors:1)loving customcleaNupactions whenobjectsostroyed、2)releaseReSourcesimimiontimiallyはdogootsofsopopを放出します

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール
