기본 시퀀스 합계 배열은 특정 인덱스에 도달할 때까지 인터리브된 요소의 합계를 누적하는 모음입니다. 이는 시간 복잡도를 최적화하기 위해 조합 리팩토링에서 널리 사용되는 전략입니다. BIT(Binary Index Trees)라고도 알려진 트리 배열은 요소를 효율적으로 업데이트하고 로그 시간 복잡도로 이전 시퀀스의 합계를 계산하는 데이터베이스 형식입니다.
이 기사에서는 일련의 합산 배열에서 K라고 불리는 주어진 값에 대한 더 작은 한계를 밝히기 위해 C++에서 최신 개선 사항을 적용한 Fenwick Tree를 사용하는 방법에 대해 논의할 것입니다.
문법
신택스는 업데이트와 쿼리라는 두 가지 함수와 효율적인 범위 쿼리 및 업데이트 작업을 위한 데이터 구조인 펜윅 트리의 주요 함수를 정의합니다. 업데이트 함수는 인덱스 idx, 값 val, 배열 n의 크기 및 Fenwick 트리 배열 BIT를 허용합니다. 인덱스 idx 및 모든 상위 노드에 val을 추가하여 Fenwick 트리를 업데이트합니다. 쿼리 함수는 인덱스 idx와 Fenwick 트리 배열 BIT를 허용합니다. 루트 노드에서 인덱스 idx를 가진 노드까지의 누적 합계를 반환합니다. 주 함수는 배열의 크기 n, 접두사 및 배열 arr, Fenwick 트리 배열 BIT를 0으로 초기화한다고 선언합니다.
으아아아알고리즘
펜윅 트리 업데이트를 통해 접두어와 배열에서 K의 최소값을 결정하려면 아래의 복잡한 단계를 따르세요.
n+1 크기의 펜윅 트리(BIT)를 인스턴스화하여 모든 요소를 0으로 초기화합니다.
update() 함수를 사용하여 주어진 접두사와 배열로 Fenwick Tree를 수정합니다.
펜윅 트리에서 쿼리를 실행하여 K의 하한을 결정합니다. n의 이진 표현에서 최상위 비트부터 시작하여 최하위 비트까지 반복합니다. query() 함수를 사용하여 현재 접두사 합계가 K보다 작거나 같은지 확인합니다. 이 조건이 충족되면 현재 접두사 합계를 K에서 빼고 인덱스를 업데이트하여 다음 비트로 이동합니다. 조건이 충족되지 않으면 인덱스를 업데이트하지 않고 다음 비트로 이동합니다.
모든 비트를 반복한 후 인덱스는 배열에서 K의 접두사와 하한을 나타냅니다.
구해진 인덱스를 K의 하한으로 출력합니다.
방법
방법 1 − Fenwick 트리에서 이진 검색을 수행합니다. 이 방법에서는 Fenwick 트리에서 이진 검색을 수행하여 K의 하한을 찾습니다.
방법 2 - 펜윅 트리에서 전파가 지연된 이진 검색.
방법 1
이 문제를 해결하기 위해 먼저 왼쪽 포인터와 오른쪽 포인터를 각각 1과 n(접두사와 배열의 크기를 나타냄)으로 설정한 다음 이진 검색 전략을 사용하여 다음보다 작은 가장 큰 접두사 합에 해당하는 인덱스 i를 결정합니다. 또는 K와 같습니다. 그런 다음 접두사 sum[i]의 값이 K보다 작거나 같은지에 따라 왼쪽 포인터 또는 오른쪽 포인터의 위치가 업데이트됩니다.
예
이 코드의 기본 메커니즘은 Fenwick Tree(Binary Indexed Tree라고도 함)라는 데이터 구조를 활용하는 것입니다. 그 목적은 접두사 합계 배열에서 지정된 값 'k'의 하한을 결정하는 것입니다. 이는 배열에 있는 각 요소의 접두어와 값을 Fenwick Tree의 해당 위치에 병합하는 업데이트 기능을 사용하여 Fenwick Tree를 구성함으로써 수행됩니다.
그런 다음 findLowerBound 함수는 이진 검색 알고리즘을 사용하여 함수 쿼리를 통해 접두사 및 배열에서 "k"의 하한을 찾습니다. 펜윅 트리에서 현재 인덱스까지의 값들의 누적합을 계산하는 함수입니다. 결국 코드는 배열에서 하한 "k"의 접두사와 인덱스를 식별하고 결과를 콘솔에 표시합니다.
으아아아출력
으아아아방법 2
Fenwick 트리를 더욱 최적화하기 위해 지연 전파라는 기술을 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식에서는 Fenwick Tree에 대한 업데이트가 실제로 필요할 때까지 연기하여 업데이트 수를 줄이고 쿼리 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다.
예
이 코드는 접두사 합계 배열에서 주어진 값 K의 하한을 찾는 솔루션을 제공합니다. 접두사 합계 배열은 각 요소가 원래 배열의 인덱스 0부터 해당 인덱스까지 요소의 합계인 배열입니다. 하한은 해당 인덱스까지의 요소 합계가 K와 같거나 K를 초과하는 접두사 합계 배열의 첫 번째 인덱스입니다. 솔루션은 Fenwick 트리 데이터 구조와 지연 전파 기술을 사용하여 솔루션의 효율성을 향상시킵니다. 코드에는 Fenwick 트리 수정, 접두어 합계 계산, 하한 찾기 기능이 포함되어 있습니다. 이 코드는 또한 접두사 합계 배열, Fenwick 트리 및 지연된 전파 배열을 초기화합니다. 마지막으로 배열에 있는 K의 접두사와 하한을 출력합니다.
으아아아출력
으아아아결론
C++ 프로그래밍 세계의 영리한 Fenwick 트리 알고리즘을 활용하는 업데이트로 향상된 잘 설계된 접두사 및 배열에서 파악하기 어려운 K 값 임계값을 마이닝하는 방법에 대한 논의입니다. Fenwick 트리에 대한 이진 검색과 지연 전파를 사용하는 Fenwick 트리에 대한 이진 검색이라는 두 가지 효율적인 방법의 복잡성을 살펴보세요. 특정 문제의 특정 요구 사항과 제약 조건을 기반으로 가장 적절한 방법을 신중하게 선택하십시오. 이것이 C++ 영역에서 Fenwick 트리의 비교할 수 없는 힘을 활용하여 업데이트가 포함된 접두사 합계 배열에서 K의 하한을 찾는 어려운 작업의 개념화 및 구현에 대한 정보를 제공하기를 바랍니다.
위 내용은 트리 배열의 접두어 및 배열 업데이트를 사용하여 K의 하한을 쿼리합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C 지속적인 사용 이유에는 고성능, 광범위한 응용 및 진화 특성이 포함됩니다. 1) 고효율 성능 : C는 메모리 및 하드웨어를 직접 조작하여 시스템 프로그래밍 및 고성능 컴퓨팅에서 훌륭하게 수행합니다. 2) 널리 사용 : 게임 개발, 임베디드 시스템 등의 분야에서의 빛나기.

C 및 XML의 미래 개발 동향은 다음과 같습니다. 1) C는 프로그래밍 효율성 및 보안을 개선하기 위해 C 20 및 C 23 표준을 통해 모듈, 개념 및 코 루틴과 같은 새로운 기능을 소개합니다. 2) XML은 데이터 교환 및 구성 파일에서 중요한 위치를 계속 차지하지만 JSON 및 YAML의 문제에 직면하게 될 것이며 XMLSCHEMA1.1 및 XPATH 3.1의 개선과 같이보다 간결하고 쉽게 구문 분석하는 방향으로 발전 할 것입니다.

최신 C 설계 모델은 C 11 이상의 새로운 기능을 사용하여보다 유연하고 효율적인 소프트웨어를 구축 할 수 있습니다. 1) Lambda Expressions 및 STD :: 함수를 사용하여 관찰자 패턴을 단순화하십시오. 2) 모바일 의미와 완벽한 전달을 통해 성능을 최적화하십시오. 3) 지능형 포인터는 유형 안전 및 자원 관리를 보장합니다.

C 멀티 스레딩 및 동시 프로그래밍의 핵심 개념에는 스레드 생성 및 관리, 동기화 및 상호 제외, 조건부 변수, 스레드 풀링, 비동기 프로그래밍, 일반적인 오류 및 디버깅 기술, 성능 최적화 및 모범 사례가 포함됩니다. 1) std :: 스레드 클래스를 사용하여 스레드를 만듭니다. 예제는 스레드가 완성 될 때까지 생성하고 기다리는 방법을 보여줍니다. 2) std :: mutex 및 std :: lock_guard를 사용하여 공유 리소스를 보호하고 데이터 경쟁을 피하기 위해 동기화 및 상호 배제. 3) 조건 변수는 std :: 조건 _variable을 통한 스레드 간의 통신과 동기화를 실현합니다. 4) 스레드 풀 예제는 ThreadPool 클래스를 사용하여 효율성을 향상시키기 위해 작업을 병렬로 처리하는 방법을 보여줍니다. 5) 비동기 프로그래밍은 std :: as를 사용합니다

C의 메모리 관리, 포인터 및 템플릿은 핵심 기능입니다. 1. 메모리 관리는 새롭고 삭제를 통해 메모리를 수동으로 할당하고 릴리스하며 힙과 스택의 차이에주의를 기울입니다. 2. 포인터는 메모리 주소를 직접 작동시키고주의해서 사용할 수 있습니다. 스마트 포인터는 관리를 단순화 할 수 있습니다. 3. 템플릿은 일반적인 프로그래밍을 구현하고 코드 재사용 성과 유연성을 향상 시키며 유형 파생 및 전문화를 이해해야합니다.

C는 시스템 프로그래밍 및 하드웨어 상호 작용에 적합합니다. 하드웨어에 가까운 제어 기능 및 객체 지향 프로그래밍의 강력한 기능을 제공하기 때문입니다. 1) C는 포인터, 메모리 관리 및 비트 운영과 같은 저수준 기능을 통해 효율적인 시스템 수준 작동을 달성 할 수 있습니다. 2) 하드웨어 상호 작용은 장치 드라이버를 통해 구현되며 C는 이러한 드라이버를 작성하여 하드웨어 장치와의 통신을 처리 할 수 있습니다.

C는 하드웨어 제어 및 효율적인 성능에 가깝기 때문에 고성능 게임 및 시뮬레이션 시스템을 구축하는 데 적합합니다. 1) 메모리 관리 : 수동 제어는 단편화를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 2) 컴파일 타임 최적화 : 인라인 함수 및 루프 확장은 달리기 속도를 향상시킵니다. 3) 저수준 작업 : 하드웨어에 직접 액세스하고 그래픽 및 물리 컴퓨팅을 최적화합니다.

파일 작동 문제에 대한 진실 : 파일 개방이 실패 : 불충분 한 권한, 잘못된 경로 및 파일이 점유 된 파일. 데이터 쓰기 실패 : 버퍼가 가득 차고 파일을 쓸 수 없으며 디스크 공간이 불충분합니다. 기타 FAQ : 파일이 느리게 이동, 잘못된 텍스트 파일 인코딩 및 이진 파일 읽기 오류.


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