무방향 및 무가중 그래프가 입력으로 제공되며 주어진 작업에서 형성되는 주기의 곱을 찾아 결과를 표시하는 것이 작업입니다. 예시 입력 주어진 그림에서 8개의 노드가 있고 그 중 5개의 노드가 1, 6, 3, 5, 8을 포함하는 주기를 형성하고 있으며 나머지 노드는 주기에 포함되지 않습니다. 따라서 사이클의 길이는 5개의 노드를 포함하므로 5이므로 제품은 5입니다. 주어진 그림에서 12개의 노드가 있고 그 11(5 + 6)개의 노드가 1, 6, 3, 5, 8 및 9, 4, 10, 11, 22, 12 및 나머지를 포함하는

배열 arr[n]이 주어지면 n개의 정수와 크기를 정의하기 위한 정수 k를 포함합니다. 작업은 최소 및 최대 요소를 제외한 크기 k의 모든 부분 수열의 곱을 인쇄하는 것입니다. 4개의 요소 {1, 2, 3, 4} 및 k가 2인 세트가 있다고 가정해 보겠습니다. 4}, {1, 3}, {2, 4} 따라서 최대 요소 4와 최소 요소 1을 제외하고 나머지 요소는 - 2, 3, 3, 3, 2, 그 곱은 - 2 * 3 * 3 * 3 * 2 =108 마찬가지로 문제를 해결해야 합니다. 예시 Input: arr[] = {3, 4, 1,

우선 순위 큐는 우선 순위에 따라 요소의 삽입 및 삭제를 지원하는 우선 순위가 지정된 요소 모음을 저장하기 위한 추상 데이터 유형입니다. 즉, 우선 순위가 가장 높은 요소는 언제든지 제거될 수 있습니다. 우선 순위 큐는 스택, 큐, 목록 등과 같이 위치에 대해 선형 방식으로 요소를 저장하지 않습니다. 우선 순위 큐 ADT(추상 데이터 유형)는 우선 순위에 따라 요소를 저장합니다. 우선 대기열은 다음 기능을 지원합니다. - 크기() − 요소 수를 반환하므로 우선 순위 대기열의 크기를 계산하는 데 사용됩니다. 빈() - Prio

확률은 사용 가능한 데이터 집합에서 원하는 결과를 얻을 확률입니다. 확률의 범위는 0과 1 사이이며 정수 0은 불가능 가능성을 나타내고 1은 확실성을 나타냅니다. 확률이란 무엇입니까? 수학의 확률은 사건과 이유의 불확실성을 알려주는 도구를 제공합니다. 다시 말해서 확률은 1과 0 사이의 숫자로 표현될 수 있는 주어진 이벤트의 발생 가능성을 계산하는 것과 관련이 있다고 말할 수 있습니다. 예를 들어, 공정하지 않은 동전을 던질 때 앞면이 나올 확률 또는 3 주사위를 던질 때. 이제 문제로 돌아가서 N개의 동전을 던질 때 적어도

문자 a로 시작하고 끝나야 하는 문자 a와 b의 DFA 문자열이 주어지면 작업은 DFA를 통해 문자열이 a로 시작하고 끝나는지 여부를 찾는 것입니다. DFA(Deterministic Finite Automata)란 무엇입니까? 이론적인 컴퓨터 과학의 한 분야인 계산 이론에서 Deterministic Finite Automata는 기호 문자열을 수락하거나 거부하는 유한 상태 기계입니다. 결정적은 실행할 계산의 고유성을 나타냅니다. DFA로 문자열을 찾으려면 문자열은 입력(a, b)에서 a로 시작하고 끝나야 합니다. 메모리 개념

주어진 선 AB에 대응하는 점 A와 B와 선 PQ에 대응하는 점 P와 Q; 작업은 이 두 선 사이의 교차점을 찾는 것입니다. 참고 − X 및 Y 좌표의 2D 평면에 포인트가 주어집니다. 여기서 A(a1, a2), B(b1, b2) 및 C(c1, c2), D(d1, d2)는 두 개의 별개의 선을 형성하는 좌표이고 P(p1, p2)는 교차점입니다. (교차점에 대한 도식적 설명용) 교차점 찾는 방법 - 위의 그림을 − 예시 따라서 (a1, a2), (b1, b2), (c1, c2), (d1, d2)를 사용하여 다음을 계산합니다

주어진 n개의 소수와 k를 포함하는 배열 arr[n]; 작업은 배열에 있는 모든 k 소수의 곱을 찾는 것입니다. 예를 들어 배열 arr[] ={3, 5, 7, 11} 및 k =2이므로 모든 k 즉 5 및 11 뒤에 소수가 있으므로 5x11 =55가 되는 제품을 찾고 결과를 인쇄해야 합니다. 출력으로. 소수란 무엇입니까? 소수는 1 또는 숫자 자체를 제외하고 다른 숫자로 나눌 수 없는 자연수입니다. 소수의 일부는 2, 3, 5, 7, 11, 13 등입니다. 예시 Input: arr[] = {3, 5, 7, 11, 13} k=

n개 항목의 가중치와 값이 주어집니다. 작업은 배낭의 최대 총 값을 얻기 위해 용량 W의 배낭에 다음 무게와 값에 대해 0/1 배낭에 따라 항목을 인쇄하는 것입니다. 0/1 배낭이란 무엇입니까? 배낭은 일정한 크기의 가방이나 일정한 무게를 견딜 수 있는 가방과 같습니다. 배낭에 포함된 각 품목에는 약간의 가치(이익)와 약간의 무게가 있습니다. 배낭이 담을 수 있는 총 무게에 따라 최대 이익을 얻을 수 있는 무게를 추가해야 합니다. 그래서 우리는 무게, 가치(이익), 배낭이 담을 수 있는 가방의 총 무게를 가지고 있습니다. 그

주어진 숫자 k와 배열 arr[n]은 시스템에서 열린 앱의 ID를 저장하는 n개의 정수 요소를 포함합니다. 작업은 k 개의 가장 최근에 사용한 앱을 표시하는 것입니다. 예를 들어 alt+tab을 누르면 모든 최근 앱이 표시되고 가장 최근의 앱은 가장 최근의 것보다 먼저 표시됩니다. 모든 id의 위치는 시스템의 다른 앱을 나타냅니다 - 다음과 같습니다 - Id in arr[0]은 현재 사용 중인 앱의 ID입니다. id in arr[1]은 가장 최근에 사용한 앱의 ID입니다. Id in arr[n-1]은 가장 최근에 사용된 앱의 I

x+yi 형식의 복소수와 정수 n이 주어집니다. 작업은 복소수에 n을 제곱하면 복소수의 값을 계산하고 인쇄하는 것입니다. 복소수란 무엇입니까? 복소수는 + bi의 형태로 쓸 수 있는 숫자입니다. 여기서 및 b는 실수이고 i는 방정식의 해이거나 허수라고 할 수 있습니다. 따라서 복소수는 실수와 허수의 조합이라고 간단히 말할 수 있습니다. 복소수의 거듭제곱 복소수의 거듭제곱을 높이려면 아래 공식을 사용합니다 - (a+bi) (c+di)=( ac−bd )+(ad+bc )i 복소수가 있는 것처럼 2+3i 및 5만큼 전력을

우선 순위 큐는 우선 순위에 따라 요소의 삽입 및 삭제를 지원하는 우선 순위가 지정된 요소 모음을 저장하기 위한 추상 데이터 유형입니다. 즉, 우선 순위가 가장 높은 요소는 언제든지 제거될 수 있습니다. 우선 순위 큐는 스택, 큐, 목록 등과 같이 위치에 대해 선형 방식으로 요소를 저장하지 않습니다. 우선 순위 큐 ADT(추상 데이터 유형)는 우선 순위에 따라 요소를 저장합니다. 우선 순위 대기열은 다음 기능을 지원합니다 - 크기() − 요소의 수를 반환하므로 우선순위 큐의 크기를 계산하는 데 사용됩니다. 빈() - Prio

설명 N 개의 간격 세트가 주어지면 작업은 상호 연결되지 않은 간격의 최대 세트를 찾는 것입니다. 두 구간 [i, j] &[k,l]은 공통점이 없는 경우 분리되었다고 합니다. 간격이 {{10, 20} {23, 35}, {15, 21}, {37, 41}}인 경우 겹치지 않는 최대 분리 쌍은 - {10, 20} {23, 35} {37, 41} {15, 21}은 {10, 20}과 겹치므로 포함할 수 없습니다. 알고리즘 1. Sort the intervals, with respect to their end points. 2. Trav

문제 설명 숫자가 주어지면 극단 위치, 즉 첫 번째와 마지막 위치, 두 번째와 두 번째 마지막 위치 등에서 비트를 교환하여 최대화합니다. 입력 숫자가 8이면 이진 표현은 - 00000000 00000000 00000000 00001000 극단 위치에서 비트를 교환한 후 number는 -가 됩니다. 00010000 00000000 00000000 00000000 and its decimal equivalent is: 268435456 알고리즘 1. Create a copy of the original number 2. If le

문제 설명 정수 배열, 숫자 및 최대값이 주어지면 작업은 배열 요소에서 얻을 수 있는 최대값을 계산하는 것입니다. 처음부터 순회하는 배열의 모든 값은 이전 인덱스에서 얻은 결과에 더하거나 뺄 수 있으므로 어떤 지점에서든 결과가 0보다 작지 않고 주어진 최대값보다 크지 않습니다. 인덱스 0의 경우 주어진 숫자와 동일한 이전 결과를 가져옵니다. 답이 없을 경우 -1을 출력합니다. arr[] ={3, 10, 6, 4, 5}, 숫자 =1, 최대값 =15이면 덧셈과 뺄셈의 순서를 따르면 출력은 9가 됩니다 - 1 + 3 + 10 &nda

문제 설명 크기가 n이고 숫자가 k인 배열이 주어집니다. 배열을 k번 수정해야 합니다. 배열 수정은 각 작업에서 배열 요소 arr[i]를 무효화하여 대체할 수 있음을 의미합니다(예:arr[i] =-arr[i]). 작업은 k 연산 후에 배열의 합이 최대가 되어야 하는 방식으로 이 연산을 수행하는 것입니다. 입력 arr[] ={7, -3, 5, 4, -1}이면 최대 합계는 20이 됩니다. 첫 번째 부정 -3. 이제 배열은 {7, 3, 5, 4, -1}이 됩니다. -1을 부정합니다. 이제 배열은 {7, 3, 5, 4, 1}이 됩니

문제 설명 크기가 n인 두 개의 배열이 주어지면 두 번째 배열의 요소를 사용하여 첫 번째 배열을 최대화하여 새 arrayformed에 두 번째 배열 우선순위를 주는 두 배열의 가장 크지만 고유한 n개의 요소가 포함되도록 합니다. 즉, 두 번째 배열의 모든 요소가 첫 번째 배열보다 먼저 표시됩니다. 정렬. 요소의 출현 순서는 입력과 출력에서 ​​동일하게 유지되어야 합니다. arr1[] ={12, 15, 10} 및 arr2[] ={16, 17, 5}인 경우 {16, 17, 15}는 순서를 유지하여 두 배열의 최대 요소입니다. 알고리

문제 설명 주어진 이진 배열에서 하위 배열을 한 번 뒤집을 수 있는 배열에서 최대 0 수를 찾으십시오. 뒤집기 연산은 모든 0을 1로, 1을 0으로 전환합니다. arr1={1, 1, 0, 0, 0, 0, 0}인 경우 처음 2 1을 0으로 뒤집으면 다음과 같이 크기가 7인 부분배열을 얻을 수 있습니다. - {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0} 알고리즘 1. Consider all subarrays and find a subarray with maximum value of (count of 1s) – (count of

문제 설명 N개의 정수 배열이 주어집니다. 배열의 모든 요소에 대한 비트 OR은 하나의 작업을 수행하여 최대화되어야 합니다. 작업은 배열의 모든 요소에 주어진 정수 x를 최대 k번 곱하는 것입니다. 입력 배열이 {4, 3, 6, 1}, k =2 및 x =3인 경우 얻을 수 있는 최대값은 55입니다. 알고리즘 1. multiply an array element with (x^k) and do bitwise OR it with the bitwise OR of all previous elements 2. Multiply an arra

문제 설명 N 정수의 배열 arr[]이 주어집니다. 작업은 먼저 최대 하위 배열 합계를 찾은 다음 하위 배열에서 최대 하나의 요소를 제거하는 것입니다. 제거 후 최대 합계가 최대화되도록 최대 단일 요소를 제거합니다. 주어진 입력 배열이 {1, 2, 3, -2, 3}이면 최대 하위 배열 합계는 {2, 3, -2, 3}입니다. 그런 다음 -2를 제거할 수 있습니다. 나머지 배열을 제거하면 - {1, 2, 3, 3} with sum 9 which is maximum. 알고리즘 1. Use Kadane’s algorithm

문제 설명 N 요소의 배열 arr[]와 K