拡張マトリックスに基づいて問題について話し合います。拡張行列とは、サイズが何らかの係数によって増加する行列です。
ここでは、サイズが 2 の倍数で拡張された文字行列があります。つまり、元の行列のサイズが N * N の場合、拡張された行列のサイズは 2N * 2N になります。 。 (i, j) にある文字のシーケンスが与えられており、(i, (j - N - 1)%N) にある文字のシーケンスを返す必要があります。
いくつかの初期展開行列を視覚化して理解しましょう。
Given Matrix -> [ a, b ] [ c, d ], 2 X 2 matrix Multiplying with { a, b, c, d } A X [ a, b ] B X [ a, b ] C X [ a, b ] D X [ a, b ] [ c, d ] [ c, d ] [ c, d ] [ c, d ] Expanded Matrix -> [ aa, ab, ba, bb ] [ ac, ad, bc, bd ] [ ca, cb, da, db ] [ cc, cd, dc, dd ], 4X4 matrix To expand again, multiply it by { a, b, c, d } and a matrix of size 8X8 will be formed. Expanded Matrix - > [ aaa, aab, aba, abb, baa, bab, bba, bbb ] [ aac, aad, abc, abd, bac, bad, bbc, bbd ] [ aca, acb, ada, adb, bca, bcb, bda, bdb ] [ acc, acd, adc, add, bcc, bcd, bdc, bdd ] [ caa, cab, cba, cbb, daa, dab, dba, dbb ] [ cac, cad, cbc, cbd, dac, dad, dbc, dbd ] [ cca, ccb, cda, cdb, dca, dcb, dda, ddb ] [ ccc, ccd, cdc, cdd, dcc, dcd, ddc, ddd ]
これらは 2 つの初期展開行列です。文字シーケンス「bcc」を取得すると仮定すると、そのすぐ左のシーケンス「add」を返す必要があります。また、行列が巡回であると仮定します。つまり、指定されたシーケンスが (i, 0) にある場合、(i, N-1) にあるシーケンスを返します。
Input: abb Output: aba Explanation: The sequence just left to abb is aba in the 8X8 matrix. Input: aadc Output: aacd Input: abbcd Output: abbcc
解を見つける方法
最初に問題について考えると、思い浮かぶ唯一の解決策は、指定されたシーケンスを含むがそれほど複雑に見えない拡張行列を見つけることです。最初に行列を形成してから、シーケンスを検索する必要があります。
効率的な方法
最初に展開された行列をいくつか調べた後、前の要素を確認できるパターンを発見しました。つまり、
は、最後のインデックスから開始して文字シーケンスを走査します。
インデックス要素が 'b' または 'd' の場合、それを 'a' または 'c' に変更し、配列の走査を停止します。
インデックス要素が 'a' または 'c' の場合、 ' それを 'b' または 'd' に変更し、次のインデックスに移動して確認します。
メソッド上の C コード
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main (){ string seq = "abbcd"; int n = seq.length (); // traverse through the string from last. for (int i = n; i >= 0; i--){ // if the element is b or d, change them and stop traversing. if (seq[i] == 'b'){ seq[i] = 'a'; break; } if (seq[i] == 'd'){ seq[i] = 'c'; break; } // if an element is b or d, change them and move to the next element. if (seq[i] == 'a') seq[i] = 'b'; else if (seq[i] == 'c') seq[i] = 'd'; } cout << "The Previous sequence is: " << seq; return 0; }出力
The previous sequence is: abbcc
結論この記事では、拡張文字マトリックスとその形成方法について説明しました。拡張行列内の前の要素を見つけることについても説明しました。私たちは、拡張文字マトリックスによって作成されるパターンを理解することで、この問題を解決しました。 この問題を解決するための C コードについても説明しました。このコードは、C、Java、Python などの任意のプログラミング言語で作成できます。このチュートリアルがお役に立てば幸いです。 以上が拡張行列では、C++ で前の要素を返します。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 isnotdying; it'sevolving.1)c relelevantdueToitsversitileSileSixivisityinperformance-criticalApplications.2)thelanguageSlikeModulesandCoroutoUtoimveUsablive.3)despiteChallen

Cは、現代世界で広く使用され、重要です。 1)ゲーム開発において、Cは、非現実的や統一など、その高性能と多型に広く使用されています。 2)金融取引システムでは、Cの低レイテンシと高スループットが最初の選択となり、高周波取引とリアルタイムのデータ分析に適しています。

C:tinyxml-2、pugixml、xerces-c、およびrapidxmlには、一般的に使用される4つのXMLライブラリがあります。 1.TinyXML-2は、リソースが限られている環境、軽量ではあるが機能が限られていることに適しています。 2。PUGIXMLは高速で、複雑なXML構造に適したXPathクエリをサポートしています。 3.Xerces-Cは強力で、DOMとSAXの解像度をサポートし、複雑な処理に適しています。 4。RapidXMLはパフォーマンスと分割に非常に高速に焦点を当てていますが、XPathクエリをサポートしていません。

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

C#とCの主な違いは、構文、パフォーマンス、アプリケーションシナリオです。 1)C#構文はより簡潔で、ガベージコレクションをサポートし、.NETフレームワーク開発に適しています。 2)Cはパフォーマンスが高く、手動メモリ管理が必要であり、システムプログラミングとゲーム開発でよく使用されます。

C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

オブジェクト指向プログラミング(OOP)のC#とCの実装と機能には大きな違いがあります。 1)C#のクラス定義と構文はより簡潔であり、LINQなどの高度な機能をサポートします。 2)Cは、システムプログラミングと高性能のニーズに適した、より細かい粒状制御を提供します。どちらにも独自の利点があり、選択は特定のアプリケーションシナリオに基づいている必要があります。


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

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

ホットトピック









