整数配列、セグメントの開始ポインターと終了ポインターのセット、およびキー値が与えられます。ここでの問題は、指定された範囲内のすべての値を見つけることです。指定されたキー値以下です。
例で理解しましょう
入力 - arr[] = {7, 8 , 1, 4 , 6 , 8 , 10 }
セグメント 1: 開始 = 2、終了 = 4、k = 2
セグメント 2: 開始 = 1、終了 = 6、k = 3
出力 - 指定された範囲内のキー値以下の数値の数は 2 です。 6
説明 - [8, 1, 4] は、範囲は 2 ~ 4 で、2 は範囲内で 2 番目に小さい数値です。 [7, 8, 1, 4, 6, 8] は 1 から 6 までの範囲を表します。6 は範囲内で 3 番目に小さい数値です。
Input - arr[] = {2 , 7 , 9, 4 , 6 , 5 , 1 |
段落 1: 開始位置 = 3、終了位置 = 6、k=4
段落 2: 開始位置 = 2 、終了Position=5、k=3
出力 - 指定された範囲内のキー値以下の数値の数は次のとおりです: 9 7
説明 - [9, 4, 6, 5] は 3 ~ 6 の範囲を表し、9 は指定された範囲内で 4 番目に小さい数値です。 [7, 9, 4, 6] は 2 から 4 までの範囲を表します。7 は指定されたセグメント範囲内で 3 番目に小さい数値です。
## 次のプログラムで使用されるメソッドは次のとおりです。- 整数型の配列を宣言します。配列のサイズを計算します。整数型のペアを形成するベクトル型の変数を宣言します。 FOR ループを開始して、配列からベクトルにデータをプッシュします。
- 指定されたベクトルを並べ替えます。サイズが MAX の整数型のベクトル配列を作成します。
- 関数generateTree(1, 0, size - 1, vec, Tree)を呼び出し、getSmallestIndexをqueryWrapper(2, 5, 2, size, vec, Tree)に設定します。
- 入力[getSmallestIndex]を出力します。
- 関数 queryWrapper(1, 6, 4, size, vec,tree) を呼び出すように getSmallestIndex を設定します。 #関数内generateTree(int TreeIndex, int leftIndex, int rightIndex, Vector
-
- IF leftIndex を rightIndex にチェックし、設定します
tree[treeIndex].push_back(a[leftIndex].second) および return
- midValue を (leftIndex rightIndex) / 2 に設定し、generateTree(2 *treeIndex, leftIndex, MidValue, a, Tree)、generateTree(2 * TreeIndex 1, MidValue 1, rightIndex, a, Tree) および merge(tree[2 * TreeIndex].begin(), Tree[2 * TreeIndex].end(), Tree[2 * TreeIndex 1 ].begin(). Tree[2 *treeIndex 1].end(),back_inserter(tree[treeIndex]))
関数内を int として設定しますCalculateKSmallest(int startIndex, int endIndex, int queryStart, int queryEnd, int TreeIndex, int key, Vector Tree[]) -
- startIndex から endIndex までの IF をチェックして、tree[treeIndex][0 を返します] ]
- mid を (startIndex endIndex) / 2 に設定し、last_in_query_range を (upper_bound(tree[2 *treeIndex].begin(),tree[2 *treeIndex].end(), queryEnd) - ツリー[2 * ツリーインデックス].begin())
- first_in_query_range を ( lower_bound(tree[2 * ツリーインデックス].begin(),tree[2 * ツリーインデックス] に設定します。 end(), queryStart) - Tree[2 * TreeIndex].begin()) と M から last_in_query_range - first_in_query_range
- M が key より大きいかどうかを確認し、calculateKSmallest(startIndex, Mid, queryStart,queryEnd, 2 *treeIndex, key,tree)
- ELSE、次に、calculateKSmallest(mid 1, endIndex, queryStart, queryEnd, 2 *treeIndex 1, key - M,関数 int queryWrapper(int queryStart, int queryEnd, int key, int n, Vector
- 関数 CalculateKSmallest(0, n - 1, queryStart - 1, queryEnd - 1, 1, key, Tree) の呼び出しを返す
> > &a) 内、vector tree[]) -
- 例
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAX = 1000; void generateTree(int treeIndex, int leftIndex, int rightIndex, vector<pair<int, int> > &a, vector<int> tree[]){ if (leftIndex == rightIndex){ tree[treeIndex].push_back(a[leftIndex].second); return; } int midValue = (leftIndex + rightIndex) / 2; generateTree(2 * treeIndex, leftIndex, midValue, a, tree); generateTree(2 * treeIndex + 1, midValue + 1, rightIndex, a, tree); merge(tree[2 * treeIndex].begin(), tree[2 * treeIndex].end(), tree[2 * treeIndex + 1].begin(), tree[2 * treeIndex + 1].end(), back_inserter(tree[treeIndex])); } int calculateKSmallest(int startIndex, int endIndex, int queryStart, int queryEnd, int treeIndex, int key, vector<int> tree[]){ if (startIndex == endIndex){ return tree[treeIndex][0]; } int mid = (startIndex + endIndex) / 2; int last_in_query_range = (upper_bound(tree[2 * treeIndex].begin(), tree[2 * treeIndex].end(), queryEnd) - tree[2 * treeIndex].begin()); int first_in_query_range = (lower_bound(tree[2 * treeIndex].begin(), tree[2 * treeIndex].end(),queryStart) - tree[2 * treeIndex].begin()); int M = last_in_query_range - first_in_query_range; if (M >= key){ return calculateKSmallest(startIndex, mid, queryStart, queryEnd, 2 * treeIndex, key, tree); } else { return calculateKSmallest(mid + 1, endIndex, queryStart,queryEnd, 2 * treeIndex + 1, key - M, tree); } } int queryWrapper(int queryStart, int queryEnd, int key, int n, vector<pair<int, int> > &a, vector<int> tree[]){ return calculateKSmallest(0, n - 1, queryStart - 1, queryEnd - 1, 1, key, tree); } int main(){ int input[] = { 7, 8 , 1, 4 , 6 , 8 , 10 }; int size = sizeof(input)/sizeof(input[0]); vector<pair<int, int> > vec; for (int i = 0; i < size; i++) { vec.push_back(make_pair(input[i], i)); } sort(vec.begin(), vec.end()); vector<int> tree[MAX]; generateTree(1, 0, size - 1, vec, tree); cout<<"Count of number which are smaller than or equal to key value in the given range are:"<<endl; int getSmallestIndex = queryWrapper(2, 4, 2, size, vec, tree); cout << input[getSmallestIndex] << endl; getSmallestIndex = queryWrapper(1, 6, 3, size, vec, tree); cout << input[getSmallestIndex] << endl; return 0; }
出力
上記のコードを実行すると、次の出力が生成されます
Count of number which are smaller than or equal to key value in the given range are: 4 6
以上がC++ でソート ツリーをマージするの詳細内容です。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 DestructorsprovideveralKeyAdvantages:1)Themmanageresourcesautomally、PreventingLeaks; 2)TheyEnhanceSceptionsionSuringRusoureRease;

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。


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