이 글의 목적은 주어진 조건에 따라 최대 1초의 하위 시퀀스를 결정하는 최소 단계를 찾는 프로그램을 구현하는 것입니다.
우리 모두 알고 있듯이 null로 끝나는 문자를 포함하는 1차원 배열을 사용하여 문자열을 정의할 수 있습니다.
길이가 K인 문자열 Str이 주어지면 K는 항상 짝수이고 문자 "0", "1" 및 "?"를 포함합니다. 문자열을 두 개의 개별 문자열로 분할하고, 이를 Str1과 Str2라고 부릅니다. Str의 짝수 값에 있는 문자와 Str의 홀수 값에 있는 문자를 포함합니다. 목표는 두 문자열(Str1 또는 Str2)에서 가장 높은 1 수를 예측하는 데 필요한 최소 단계 수를 결정하는 것입니다. Str1 또는 Str2에 대한 문자를 한 단계로 선택합니다. 문자가 0이면 "0"을 선택하고, 1이면 "1"을, 1 또는 0이면 "?"를 선택합니다.
문제 설명
주어진 조건에 따라 1초의 최대 하위 시퀀스를 결정하기 위한 최소 단계를 찾는 프로그램을 구현하세요
예 1
으아악 으아악지침
1단계 - 여기서 Str[0]은 "?"
입니다.
2단계 - 여기서 Str[1]은 "1"
입니다.
3단계 - 여기서 Str[2]는 "0"입니다
4단계 - 여기서 Str[3]은 "?"
입니다.
나머지 인덱스가 어떤 숫자를 선택하든 Str2는 4단계 이후에 더 많은 1을 갖게 됩니다.
예 2
으아악 으아악지침
1단계 - 여기서 Str[0]은 "1"입니다
2단계 - 여기서 Str[1]은 "?"
입니다.
3단계 - 여기서 Str[2]는 "0"입니다
4단계 - 여기서 Str[3]은 "?"
입니다.
5단계 - 여기서 Str[4]는 "?"
입니다.
6단계 - 여기서 Str[5]는 "0"입니다
7단계 - 여기서 Str[6]은 "1"입니다
나머지 인덱스가 어떤 숫자를 선택하든 Str2는 7단계 이후에 더 많은 1을 갖게 됩니다.
솔루션
주어진 조건을 기반으로 최대 1초 하위 시퀀스를 결정하기 위한 최소 단계를 찾기 위해 다음 접근 방식을 사용합니다.
다음은 이 문제를 해결하고 주어진 조건을 기반으로 최대 1초의 하위 시퀀스를 결정하는 최소 단계를 찾는 방법입니다.
문제를 재귀적으로 해결하고 각 대안을 고려한 후 솔루션에 도달하는 것이 목표입니다.
"재귀"라는 용어는 직접적으로(즉, 중개자 없이) 또는 간접적으로 자신을 호출하는 함수의 프로세스일 뿐입니다. 이와 동등한 함수를 재귀 함수라고 합니다. 또한 재귀 알고리즘을 사용하여 다양한 문제를 상대적으로 쉽게 해결할 수 있습니다.
알고리즘
아래 주어진 조건을 기반으로 최대 1초 하위 시퀀스를 결정하기 위한 최소 단계를 결정하는 알고리즘을 찾아보세요
1단계 - 시작하기
2단계 - 재귀 함수를 정의합니다.
-
3단계 - 각각 Str1과 Str2에 i까지의 숫자를 저장하는 데 사용되는 문자열 Str, 정수 i, 정수 count1 및 count2를 정의합니다.
4단계 - 정수 n1 및 n2를 정의하여 Str1 및 Str2에 사용 가능한 위치를 저장합니다.
5단계 - i가 m과 같다면 Str1과 Str2가 모두 완전히 채워지고 이제 확실하게 답을 기대할 수 있습니다. 그럼 0으로 답해주세요.
6단계 - count1이 n2와 count2의 곱을 초과하는 경우 Str2의 모든 값을 선택한 후에도 Str1이 Str2보다 더 많은 값을 갖게 되므로 0을 반환합니다.
7단계 - 기본 인스턴스를 테스트한 후 i가 짝수인지 홀수인지 확인합니다. i가 짝수이면 Str1은 이 인덱스를 선택하고, 그렇지 않으면 Str2를 선택합니다.
8단계 - 현재 문자가 '?', 즉 s[i] = '?'라고 가정합니다. 그런 다음 두 번의 재귀 호출을 수행하여 "1"과 "0"을 선택하고 1을 둘 다 병합하여 가장 작은 값을 반환합니다. 둘 중.
8단계 - 중지
위로 인해 count2가 n1과 count1의 곱을 초과하면 0이 반환됩니다.
패딩 후에는 문자열에서 접근 가능한 위치 수가 한 자리씩 줄어들기 때문에 현재 패딩된 문자열에 따라 n1 또는 n2만큼 줄어듭니다.
그렇지 않으면 전화를 걸고 통화를 추가하여 답변을 받으세요.
이 쿼리에 대한 응답은 최종 재귀 호출을 통해 제공됩니다.
예: C++ 프로그램
이것은 주어진 조건에 따라 최대 1초의 하위 시퀀스를 결정하기 위한 최소 단계를 찾기 위해 위에 작성된 알고리즘을 C 프로그램으로 구현한 것입니다
으아악출력
으아악결론
마찬가지로 주어진 조건에 따라 최대 1초의 하위 수열을 결정하는 최소 단계 수를 찾을 수 있습니다
이 문서에서는 주어진 조건에서 최대 1초 하위 시퀀스를 결정하기 위해 최소 단계 수를 얻는 문제를 다룹니다.
C++ 프로그래밍 코드는 주어진 조건에 따라 최대 1초 하위 시퀀스를 결정하는 최소 단계를 찾는 알고리즘과 함께 제공됩니다.
위 내용은 주어진 조건을 기반으로 최대 1의 하위 시퀀스에 대한 최소 단계를 결정합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C# 및 C가 객체 지향 프로그래밍 (OOP)의 구현 및 기능에 상당한 차이가 있습니다. 1) C#의 클래스 정의 및 구문은 더 간결하고 LINQ와 같은 고급 기능을 지원합니다. 2) C는 시스템 프로그래밍 및 고성능 요구에 적합한 더 미세한 입상 제어를 제공합니다. 둘 다 고유 한 장점이 있으며 선택은 특정 응용 프로그램 시나리오를 기반으로해야합니다.

XML에서 C로 변환하고 다음 단계를 통해 수행 할 수 있습니다. 1) TinyxML2 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 파싱하는 것은 2) C의 데이터 구조에 데이터를 매핑, 3) 데이터 운영을 위해 std :: 벡터와 같은 C 표준 라이브러리를 사용합니다. 이러한 단계를 통해 XML에서 변환 된 데이터를 효율적으로 처리하고 조작 할 수 있습니다.

C#은 자동 쓰레기 수집 메커니즘을 사용하는 반면 C는 수동 메모리 관리를 사용합니다. 1. C#의 쓰레기 수집기는 메모리 누출 위험을 줄이기 위해 메모리를 자동으로 관리하지만 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 2.C는 유연한 메모리 제어를 제공하며, 미세 관리가 필요한 애플리케이션에 적합하지만 메모리 누출을 피하기 위해주의해서 처리해야합니다.

C는 여전히 현대 프로그래밍과 관련이 있습니다. 1) 고성능 및 직접 하드웨어 작동 기능은 게임 개발, 임베디드 시스템 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 첫 번째 선택이됩니다. 2) 스마트 포인터 및 템플릿 프로그래밍과 같은 풍부한 프로그래밍 패러다임 및 현대적인 기능은 유연성과 효율성을 향상시킵니다. 학습 곡선은 가파르지만 강력한 기능은 오늘날의 프로그래밍 생태계에서 여전히 중요합니다.

C 학습자와 개발자는 StackoverFlow, Reddit의 R/CPP 커뮤니티, Coursera 및 EDX 코스, GitHub의 오픈 소스 프로젝트, 전문 컨설팅 서비스 및 CPPCon에서 리소스와 지원을받을 수 있습니다. 1. StackoverFlow는 기술적 인 질문에 대한 답변을 제공합니다. 2. Reddit의 R/CPP 커뮤니티는 최신 뉴스를 공유합니다. 3. Coursera와 Edx는 공식적인 C 과정을 제공합니다. 4. LLVM 및 부스트 기술 향상과 같은 GitHub의 오픈 소스 프로젝트; 5. JetBrains 및 Perforce와 같은 전문 컨설팅 서비스는 기술 지원을 제공합니다. 6. CPPCON 및 기타 회의는 경력을 돕습니다

C#은 높은 개발 효율성과 크로스 플랫폼 지원이 필요한 프로젝트에 적합한 반면 C#은 고성능 및 기본 제어가 필요한 응용 프로그램에 적합합니다. 1) C#은 개발을 단순화하고, 쓰레기 수집 및 리치 클래스 라이브러리를 제공하며, 엔터프라이즈 레벨 애플리케이션에 적합합니다. 2) C는 게임 개발 및 고성능 컴퓨팅에 적합한 직접 메모리 작동을 허용합니다.

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.


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