この質問では、英数字の配列を使用してリンドンのすべての単語を検索します。
始める前に、まずリンドンという言葉の定義を理解しましょう。
すべての単語はリンドン語であり、厳密に辞書順にすべてのサイクルよりも小さくなります。
以下はリンドンの言葉の例です。
ab - "ab" は、そのすべての順列 "ba" よりも辞書編集的に厳密に小さいです。
89 - 「89」のローテーションは「98」であり、厳密には辞書編集上「89」より大きくなります。
abc - 「abc」の回転は「bca」と「cab」であり、厳密には「abc」よりも大きくなります。
以下はリンドン語以外の単語の例です。
aaa - 「aaa」の回転はすべて同じであるため、aaa は非リンデン語です。
-
bca - 「abc」はそれより回転が小さいため、「bca」は非リンデン語です。
- 英数字を含む長さ K の文字配列が与えられています。さらに、正の整数を含む n が与えられます。タスクは、配列で指定された英数字を使用して、長さ n のリンドン語をすべて見つける必要があることです。 ###例### ######入力###### リーリー ######出力###### リーリー
説明- 配列文字を使用して、長さ 3 のすべての Lydon 単語を生成します。
######入力###### リーリー ######出力###### リーリー説明 - 「01」は、0 と 1 を使用して形成できる唯一の Lyndon 単語です。
######入力###### リーリー ######出力###### リーリー説明- a、c、d 文字を使用して長さ 2 のリンドン語を生成します。
方法1 デュバルのアルゴリズムと呼ばれる、リンデン語を生成する特別なアルゴリズムがあります。
###アルゴリズム###ステップ 1 - リンドン語の長さを表す「n」値と、リンドン語の作成時に使用する文字を含む chars 配列を定義します。
ステップ 2- リストを並べ替えます。
ステップ 3 - 「インデックス」リストを -1 で初期化します。
ステップ 4- インデックス リストが空でなくなるまで繰り返します。
ステップ 5 - 「インデックス」リストの最後の要素を 1 増やします。
ステップ 6- list_size が n に等しい場合、リストの値を出力します。
ステップ 7- 長さが n になるようにインデックスをリストに追加します。
ステップ 8- リストの最後の要素が配列の最後のインデックスと等しい場合は、リストから削除します。 ###例### 入力例を使って例を理解しましょう。
並べ替えられたリストは ['a', 'c', 'd'] になります。
インデックス リストは、最初の反復で [-1] から [0] に更新されます。その後、インデックスの長さは 2 になり、[0, 0] になります。
2 回目の反復では、リストが [0, 1] に更新され、最初の Lyndon 単語「ac」が見つかります。
3 回目の反復では、リストは [0, 2] になり、2 番目の Lyndon 単語は「ad」になります。また、最後の要素は array_len -1 に等しいため、リストから削除されます。
4 回目の反復では、リストは [1] になります。 [1,1]は後日更新します。
次の反復では、リストは [1, 2] になり、3 番目の Lyndon ワー「cd」が見つかります。
リーリー ###出力### リーリー
時間計算量- O(nlogn)。最初に「文字」リストをソートする必要があるためです。
空間複雑度- - リストに n 個のインデックスを格納するため、O(n) になります。
-
Duval アルゴリズムは、長さ n のリンドン語を生成する最も効率的な方法です。ただし、配列文字のみを使用するようにメソッドをカスタマイズしました。
以上が長さ n のリンドン語を生成する Python プログラムの詳細内容です。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。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。


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