우리는 주어진 크기의 arr[]과 같이 양수와 음수를 포함하는 정수형 배열을 얻습니다. 이 작업은 모든 양수와 음수가 교대로 위치해야 하고 추가 양수 또는 음수가 있는 경우 배열을 다시 정렬하는 것입니다. 요소는 배열의 끝에 배치됩니다.
이 상황에 대한 다양한 입력 및 출력 시나리오를 살펴보겠습니다. -
input − int arr[] = {4, 2, -1, -1, 6, -3}
output− O(n) 시간과 O(1) 시간의 추가 공간의 음수는 다음과 같습니다: 2 - 1 6 -1 4 -3
Explanation− 양수 및 음수 요소를 포함하는 크기 6의 정수 배열을 얻습니다. 이제 모든 양수 요소가 합산되도록 배열을 재정렬하겠습니다. 음수 요소는 대체 위치에 있으며 모든 추가 요소는 배열 끝에 추가됩니다. 즉, 2 -1 6 -1 4 -3이 최종 결과가 됩니다.
input
input
Strong>− int arr [] = {- 1, -2, -3, 1, 2, 3, 5, 5, -5, 3, 1, 1}
output strong>− O(n) 시간 및 O(1) 추가 공백과 음수는 다음과 같이 재배열됩니다: 2 - 2 3 -5 5 -3 5 -1 1 3 1 1
Explanation - 양수 및 음수 요소를 포함하는 크기 12의 정수 배열을 얻습니다. 이제 모든 양수 요소와 음수 요소가 교대로 위치하고 모든 추가 요소가 배열의 끝에 추가되도록 배열을 다시 정렬하겠습니다. 즉, 최종 요소의 경우 2 -2 3 -5 5 -3 5 -1 1 3 1 1입니다. 결과
아래 프로그램에서 사용한 방법은 다음과 같습니다
정수 배열 입력 요소를 입력하고 배열의 크기를 계산합니다.
FOR 루프를 사용하여 재배열 작업을 수행하기 전에 배열을 인쇄하세요.
배열과 배열 크기를 인수로 전달하여 Rearrangement(arr, size) 함수를 호출하세요.
-
함수 내부적으로 재정렬(arr, size)
임시 정수 변수를 선언합니다. 즉, temp는 -1, 양수는 temp + 1, 음수는 0입니다.
i가 배열 크기보다 작아질 때까지 i에서 0까지 반복을 시작합니다. 루프 내에서 IF arr[i]가 0보다 작은지 확인한 다음 temp를 1씩 증가시키고 C++ STL의 내장 메서드인 swap(arr[temp], arr[i])를 호출하고 arr[temp를 전달합니다. ] 및 arr[i]를 매개변수로 사용합니다.
루프를 시작합니다. 양수가 배열 크기보다 작고 음수가 양수보다 작고 arr[음수]가 0보다 작은 경우. 루프 내에서 arr[negative] 및 arr[plus]를 인수로 전달하여 호출을 교환합니다. 양수에 1을 더하고 음수를 음수 + 2로 설정합니다.
결과를 인쇄하세요.
예
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; void Rearrangement(int arr[], int size){ int temp = -1; for(int i = 0; i < size; i++){ if (arr[i] < 0){ temp++; swap(arr[temp], arr[i]); } } int positive = temp + 1; int negative = 0; while(positive < size && negative < positive && arr[negative] < 0){ swap(arr[negative], arr[positive]); positive++; negative = negative + 2; } } int main(){ int arr[] = {4, 2, -1, -1, 6, -3}; int size = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); //calling the function to rearrange the array Rearrangement(arr, size); //print the array after rearranging the values cout<<"Rearrangement of positive and negative numbers in O(n) time and O(1) extra space is: "; for(int i = 0; i < size; i++){ cout<< arr[i] << " "; } return 0; }
Output
위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다
Rearrangement of positive and negative numbers in O(n) time and O(1) extra space is: 2 -1 6 -1 4 -3
위 내용은 C++에서는 O(n) 시간 복잡도와 O(1) 추가 공간으로 양수와 음수를 재배열합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C는 효율적이고 유연하며 강력한 특성으로 인해 현대 프로그래밍에서 여전히 중요합니다. 1) C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합한 객체 지향 프로그래밍을 지원합니다. 2) 다형성은 C의 하이라이트이며, 기본 클래스 포인터 또는 참조를 통해 도출 된 클래스 방법으로의 호출을 허용하여 코드의 유연성과 확장 성을 향상시킵니다.

C#과 C의 성능 차이는 주로 실행 속도 및 리소스 관리에 반영됩니다. 1) C는 일반적으로 하드웨어에 더 가깝고 쓰레기 수집과 같은 추가 오버 헤드가 없기 때문에 수치 계산 및 문자열 작업에서 더 잘 수행됩니다. 2) C#은 다중 스레드 프로그래밍에서 더 간결하지만 성능은 C보다 약간 열등합니다. 3) 선택해야 할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로 결정해야합니다.

c is nontdying; it'sevolving.1) c COMINGDUETOITSTIONTIVENICICICICINICE INPERFORMICALEPPLICATION.2) thelugageIscontinuousUllyUpdated, witcentfeatureslikemodulesandCoroutinestoimproveusActionalance.3) despitechallen

C는 현대 세계에서 널리 사용되고 중요합니다. 1) 게임 개발에서 C는 Unrealengine 및 Unity와 같은 고성능 및 다형성에 널리 사용됩니다. 2) 금융 거래 시스템에서 C의 낮은 대기 시간과 높은 처리량은 고주파 거래 및 실시간 데이터 분석에 적합한 첫 번째 선택입니다.

C : Tinyxml-2, Pugixml, XERCES-C 및 RapidXML에는 4 개의 일반적으로 사용되는 XML 라이브러리가 있습니다. 1. TINYXML-2는 자원이 제한적이고 경량이지만 제한된 기능을 가진 환경에 적합합니다. 2. PugixML은 빠르며 복잡한 XML 구조에 적합한 XPath 쿼리를 지원합니다. 3.xerces-c는 강력하고 DOM 및 SAX 해상도를 지원하며 복잡한 처리에 적합합니다. 4. RapidXML은 성능에 중점을두고 매우 빠르게 구문 분석하지만 XPath 쿼리를 지원하지는 않습니다.

C는 XML과 타사 라이브러리 (예 : TinyXML, Pugixml, Xerces-C)와 상호 작용합니다. 1) 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 C- 처리 가능한 데이터 구조로 변환하십시오. 2) XML을 생성 할 때 C 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하십시오. 3) 실제 애플리케이션에서 XML은 종종 구성 파일 및 데이터 교환에 사용되어 개발 효율성을 향상시킵니다.

C#과 C의 주요 차이점은 구문, 성능 및 응용 프로그램 시나리오입니다. 1) C# 구문은 더 간결하고 쓰레기 수집을 지원하며 .NET 프레임 워크 개발에 적합합니다. 2) C는 성능이 높고 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 종종 사용되는 수동 메모리 관리가 필요합니다.

C#과 C의 역사와 진화는 독특하며 미래의 전망도 다릅니다. 1.C는 1983 년 Bjarnestroustrup에 의해 발명되어 객체 지향 프로그래밍을 C 언어에 소개했습니다. Evolution 프로세스에는 자동 키워드 소개 및 Lambda Expressions 소개 C 11, C 20 도입 개념 및 코 루틴과 같은 여러 표준화가 포함되며 향후 성능 및 시스템 수준 프로그래밍에 중점을 둘 것입니다. 2.C#은 2000 년 Microsoft에 의해 출시되었으며 C와 Java의 장점을 결합하여 진화는 단순성과 생산성에 중점을 둡니다. 예를 들어, C#2.0은 제네릭과 C#5.0 도입 된 비동기 프로그래밍을 소개했으며, 이는 향후 개발자의 생산성 및 클라우드 컴퓨팅에 중점을 둘 것입니다.


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