정수 배열, 세그먼트 시작 및 끝 포인터 세트, 키 값이 주어지며 여기서 문제 설명은 주어진 범위에서 주어진 키보다 작거나 같은 모든 값을 찾는 것입니다.
예를 들어 이해해 보세요
입력 − arr[] = {7, 8 , 1, 4 , 6 , 8 , 10 }
세그먼트 1: 시작 = 2, 끝 = 4, k = 2
세그먼트 2: 시작 = 1, 끝 = 6, k = 3
출력 − 주어진 범위에서 키 값보다 작거나 같은 숫자의 개수는 2 6
설명 − [8, 1, 4]는 2에서 4까지의 범위를 나타내며 2는 범위에서 두 번째로 작은 숫자입니다. [7, 8, 1, 4, 6, 8]은 1부터 6까지의 범위를 나타내며, 6은 범위에서 세 번째로 작은 숫자입니다
Input - arr[] = {2, 7, 9, 4, 6 , 5 , 1 |
단락 1: 시작 위치=3, 끝 위치=6, k=4
단락 2: 시작 위치=2, 끝 위치=5, k=3
Output - 숫자에 주어진 범위에서 키 값보다 작거나 같은 숫자는 다음과 같습니다: 9 7
Explanation - [9, 4, 6, 5]는 3에서 6까지의 범위를 나타내고, 9는 주어진 범위에서 네 번째로 작은 숫자입니다. 숫자 [7, 9, 4, 6]은 2부터 4까지의 범위를 나타내며, 7은 주어진 세그먼트 범위에서 세 번째로 작은 숫자입니다.
다음 프로그램에서 사용된 방법은 다음과 같습니다.
정수 배열 선언 유형. 배열의 크기를 계산합니다. 한 쌍의 정수 유형을 형성하는 벡터 유형의 변수를 선언합니다. FOR 루프를 시작하여 배열의 데이터를 벡터로 푸시합니다.
주어진 벡터를 정렬하세요. 크기가 MAX인 정수 유형의 벡터 배열을 만듭니다.
generateTree(1, 0, size - 1, vec, tree) 함수를 호출하고 getSmallestIndex를 queryWrapper(2, 5, 2, size, vec, tree)로 설정합니다.
인쇄 입력[getSmallestIndex].
queryWrapper(1, 6, 4, size, vec, tree) 함수를 호출하도록 getSmallestIndex를 설정합니다.
-
generateTree(int treeIndex, int leftIndex, int rightIndex, vector
> &a, vector tree[]) 함수 내부에서 leftIndex를 rightIndex로 확인한 다음 IF를 확인합니다. 세트 tree[treeIndex].push_back(a[leftIndex].second) 및 return
midValue를 (leftIndex + rightIndex) / 2로 설정하고 generateTree(2 * treeIndex, leftIndex, midValue, a, tree), generateTree(2 *를 호출하세요. treeIndex + 1, midValue + 1, rightIndex, a, tree) 및 merge(tree[2 * treeIndex].begin(), tree[2 * treeIndex].end(), tree[2 * treeIndex + 1].begin( ). tree[2 * treeIndex + 1].end(),back_inserter(tree[treeIndex]))
-
함수 내부에서 int 계산KSmallest(int startIndex, int endIndex, int queryStart, int queryEnd, int) treeIndex, int key, vector tree[])
startIndex를 endIndex로 확인한 다음 tree[treeIndex][0]
mid를 (startIndex + endIndex) / 2로 설정하고 last_in_query_range를 (upper_bound(tree[)로 설정합니다. 2 * treeIndex].begin(),tree[2 * treeIndex].end(), queryEnd) - tree[2 * treeIndex].begin())
first_in_query_range를 (lower_bound(tree[2 * treeIndex])로 설정 .begin(),tree[2 * treeIndex].end(), queryStart) - tree[2 * treeIndex].begin()) 및 M에서 last_in_query_range - first_in_query_range
M이 키보다 큰지 확인한 후 반환합니다. 계산KSmallest(startIndex, mid, queryStart,queryEnd, 2 * treeIndex, key, tree)
ELSE, 그런 다음 계산KSmallest(mid + 1, endIndex, queryStart, queryEnd, 2 * treeIndex + 1, key - M, tree)를 반환합니다. .
-
함수 내부 int queryWrapper(int queryStart, int queryEnd, int key, int n, vector
> &a, vector tree[]) return CalculateKSmallest(0, n - 1, queryStart - 1, queryEnd - 1, 1, key, tree)
Example
#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; }
Output
함수 호출을 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다. 생성되세요
Count of number which are smaller than or equal to key value in the given range are: 4 6
위 내용은 C++의 병합 정렬 트리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C DestructorsprovideseveralkeyAdvantages : 1) themanageresourcesounaUtomically, 예방을 방지; 2) the ensextionsiptyBeyengingResourErelease; 3) theenableraiiforsaferesourceHandling; 4) virtualDestructorsSupportPolymorphiccleanup; 5) BEYMPROVECODE

C에서 다형성을 마스터하면 코드 유연성과 유지 관리가 크게 향상 될 수 있습니다. 1) 다형성은 다른 유형의 물체를 동일한 기본 유형의 물체로 취급 할 수 있도록합니다. 2) 상속 및 가상 기능을 통해 런타임 다형성을 구현합니다. 3) 다형성은 기존 클래스를 수정하지 않고 코드 확장을 지원합니다. 4) CRTP를 사용하여 컴파일 타임 다형성을 구현하면 성능이 향상 될 수 있습니다. 5) 스마트 포인터는 자원 관리를 돕습니다. 6) 기본 클래스에는 가상 파괴자가 있어야합니다. 7) 성능 최적화는 먼저 코드 분석이 필요합니다.

C Destructorsprovideprepisecontroloverresourcemanagement, whilegarbagecollectorsautomatememormanorymanagementbutintroction.c 파괴자 : 1) 허용 customcleanupactionswhenobjectsaredestroyed, 2) ggooutofscop을 방출하는 것은 즉시 방출

1) Pugixml 또는 TinyXML 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 2) 구문 분석을위한 DOM 또는 SAX 방법을 선택하고, 3) 중첩 노드 및 다단계 속성을 처리, 4) 디버깅 기술 및 모범 사례를 사용하여 성능을 최적화하십시오.

XML은 데이터, 특히 구성 파일, 데이터 저장 및 네트워크 통신에서 데이터를 구조화하는 편리한 방법을 제공하기 때문에 C에서 사용됩니다. 1) TinyXML, PugixML, RapidXML과 같은 적절한 라이브러리를 선택하고 프로젝트 요구에 따라 결정하십시오. 2) XML 파싱 및 생성의 두 가지 방법을 이해하십시오. DOM은 자주 액세스 및 수정에 적합하며 SAX는 큰 파일 또는 스트리밍 데이터에 적합합니다. 3) 성능을 최적화 할 때 TinyXML은 작은 파일에 적합하며 PugixML은 메모리와 속도에서 잘 작동하며 RapidXML은 큰 파일을 처리하는 데 탁월합니다.

C#과 C의 주요 차이점은 메모리 관리, 다형성 구현 및 성능 최적화입니다. 1) C#은 쓰레기 수집기를 사용하여 메모리를 자동으로 관리하는 반면 C는 수동으로 관리해야합니다. 2) C#은 인터페이스 및 가상 방법을 통해 다형성을 실현하고 C는 가상 함수와 순수한 가상 함수를 사용합니다. 3) C#의 성능 최적화는 구조 및 병렬 프로그래밍에 따라 다르며 C는 인라인 함수 및 멀티 스레딩을 통해 구현됩니다.

DOM 및 SAX 방법은 XML 데이터를 C에서 구문 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 1) DOM 파싱은 XML로드를 메모리로, 작은 파일에 적합하지만 많은 메모리를 차지할 수 있습니다. 2) Sax Parsing은 이벤트 중심이며 큰 파일에 적합하지만 무작위로 액세스 할 수는 없습니다. 올바른 방법을 선택하고 코드를 최적화하면 효율성이 향상 될 수 있습니다.

C는 고성능과 유연성으로 인해 게임 개발, 임베디드 시스템, 금융 거래 및 과학 컴퓨팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 게임 개발에서 C는 효율적인 그래픽 렌더링 및 실시간 컴퓨팅에 사용됩니다. 2) 임베디드 시스템에서 C의 메모리 관리 및 하드웨어 제어 기능이 첫 번째 선택이됩니다. 3) 금융 거래 분야에서 C의 고성능은 실시간 컴퓨팅의 요구를 충족시킵니다. 4) 과학 컴퓨팅에서 C의 효율적인 알고리즘 구현 및 데이터 처리 기능이 완전히 반영됩니다.


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