조합 및 순열은 조합론의 일부입니다. 순열은 요소를 한 번에 하나씩, 일부를 한 번에 또는 한 번에 모두 취하는 경우 요소 집합이 만들 수 있는 다른 배열입니다. 조합은 요소를 한 번에 하나씩, 일부 또는 한 번에 모두 가져오는 경우 요소를 선택하는 다양한 방법입니다. 총 n개의 요소가 있고 r개의 요소를 배열해야 할 때 순열의 수입니다. 총 n개의 요소가 있고 r개의 요소를 선택해야 하는 경우의 조합 수입니다. C++에서 조합과 순열을 계산하는 프로그램은 다음과 같습니다. 예시 #include <iostream&

멤버 함수의 정적 변수는 static 키워드를 사용하여 선언됩니다. 정적 변수를 위한 공간은 한 번만 할당되며 이는 프로그램 전체에 사용됩니다. 또한 전체 프로그램에는 이러한 정적 변수의 복사본이 하나만 있습니다. C++의 멤버 함수에서 정적 변수를 보여주는 프로그램은 다음과 같습니다. 예시 #include <iostream> using namespace std; class Base {    public :    int func() {       static

정적 개체는 static 키워드로 선언됩니다. 한 번만 초기화되어 정적 저장 영역에 저장됩니다. 정적 개체는 프로그램이 종료될 때만 소멸됩니다. 즉, 프로그램이 종료될 때까지 유지됩니다. C++에서 정적 개체를 보여주는 프로그램은 다음과 같습니다. 예시 #include <iostream> using namespace std; class Base {    public :    int func() {       int a = 20;     &n

sizeof()를 사용하여 데이터 유형의 크기를 얻을 수 있습니다. C++의 함수에서 배열 매개변수의 인쇄를 보여주는 프로그램은 다음과 같습니다. 예시 #include <iostream> using namespace std; int func(int a[]) {    cout << "Size: " << sizeof(a);    return 0; } int main() {    int array[5];    func

C++에는 정적 클래스와 같은 것이 없습니다. 가장 가까운 근사값은 정적 데이터 멤버와 정적 메서드만 포함하는 클래스입니다. 클래스의 정적 데이터 멤버는 클래스의 개체 수에 관계없이 메모리에 복사본이 하나만 있기 때문에 모든 클래스 개체에서 공유됩니다. 클래스의 정적 메서드는 정적 데이터 멤버, 기타 정적 메서드 또는 클래스 외부의 메서드에만 액세스할 수 있습니다. C++에서 클래스의 정적 데이터 멤버와 정적 메서드를 보여주는 프로그램은 다음과 같습니다. 예시 #include <iostream> using namesp

동적 프로그래밍을 사용하여 0-1 배낭 문제를 해결하는 C++ 프로그램입니다. 0-1 배낭 문제에서는 각 항목에 가중치와 값이 있는 항목 집합이 제공됩니다. 총 무게가 주어진 한계 이하이고 총 값이 가능한 한 크도록 컬렉션에 포함할 각 항목의 수를 결정해야 합니다. 알고리즘 Begin무게와 값을 각각 가진 항목 집합을 입력 배낭 용량 설정 최대 두 개의 정수를 반환하는 함수를 만듭니다. 용량의 배낭에 넣을 수 있는 최대 값을 반환하는 함수를 만듭니다. Wint knapSack(int W, int w [], int v[], int n

셰이커 정렬은 주어진 데이터를 정렬하는 데 사용됩니다. 셰이커 정렬은 버블 정렬과 달리 양방향으로 배열을 정렬합니다. 이 알고리즘의 최악의 복잡성은 O(n^2)입니다. 알고리즘 Begin    ShakerSort() function has ‘arr’ the array of data and ‘n’ the number of values, in the argument list.    // Implement Sorting algorithm using nested

Stooge Sort는 주어진 데이터를 정렬하는 데 사용됩니다. 재귀적 정렬 알고리즘입니다. Stooge Sort는 배열을 두 개의 겹치는 부분(각각 2/3)으로 나누고 I, II, 다시 I 부분을 정렬하여 3단계로 배열을 정렬합니다. 이 알고리즘의 최악의 시간 복잡도는 O(n^2.7095)입니다. 알고리즘 Begin Take input of data. Call StoogeSort() function with ‘a’ the array of data and ‘n’ the numbe

빠른 정렬은 분할 정복을 기반으로 합니다. 이 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(n*log(n))이지만 최악의 경우 복잡도는 O(n^2)입니다. 최악의 경우의 가능성을 줄이기 위해 여기서 Quicksort는 임의화를 사용하여 구현됩니다. 알고리즘 파티션(int a[], int l,int h) Begin    pivot = h    Index = l    start = l and end = h    while start < end do    

이진 검색과 순차 또는 선형 검색은 모두 컴퓨터 프로그래밍에서 요소를 검색하는 데 사용됩니다. 이진 탐색의 시간 복잡도는 O(log(n))이고 순차 탐색은 O(n)입니다. 알고리즘 Begin    Algorithm for Binary Search:    BinarySearch() function with ‘arr’ the array of data and ‘n’ the number of values, start and end index, iteration

자동 정리 목록은 기본적으로 마지막으로 검색한 항목을 기준으로 주어진 범위의 항목 목록을 업데이트합니다. 이 방법에서는 순차 검색 방식이 사용됩니다. 이 알고리즘은 더 중요한 데이터를 목록의 시작 부분으로 이동합니다. 이 탐색 기법의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 알고리즘 Begin    Function FibonacciSearch().    Calculate the mid value using ‘start+fib[index-2]’ expression.    

이 프로그램에서 배열에서 검색 시퀀스의 존재를 찾기 위해 이진 검색을 구현해야 합니다. 이진 탐색의 시간 복잡도는 O(log(n))입니다. 필수 단계 및 의사 코드 Begin    BinarySearch() function has ‘arr’ the array of data and ‘n’ the number of values, start and end index, iteration count and b[0] be the element to be searched in the

이 프로그램에서 우리는 해야 합니다. 이진 탐색 트리에서 탐색 시퀀스의 존재를 찾기 위해 이진 탐색을 구현합니다. 이진 탐색의 최악의 경우 시간 복잡도는 O(n)이지만 평균 경우 O(log(n))입니다. 알고리즘 Begin    Construct binary search tree for the given unsorted data array by inserting data into tree one by one.    Take the input of data to be searched in the B

이 프로그램에서는 시퀀스에서 K번째로 큰 요소를 추출해야 합니다. 이 기술의 시간 복잡도는 max-heap을 사용하여 문제에 접근하여 개선할 수 있습니다. 이 프로그램의 시간 복잡도는 O(n + k*log(n))입니다. 알고리즘 Begin    Send the max of the heap to the end of the sequence.    Heapify the remaining sequence.    Repeat the process for ‘k’ tim

이 C++ 프로그램에서 우리는 피보나치 수를 사용하여 분할 정복 접근 방식을 구현합니다. 피보나치 수를 사용하여 데이터 항목을 검색하기 위해 데이터 배열의 중간을 계산합니다. 이 접근 방식의 시간 복잡도는 O(log(n))입니다. 알고리즘 Begin    Assign the data to the array in a sorted manner.    Take input of the element to be searched.    Call FibonacciSearch() functio

여기에서 균일 이진 검색에서는 조회 테이블을 사용하여 이진 검색을 구현합니다. 테이블 조회가 시프트 및 덧셈보다 빠르기 때문에 이진 검색이 개선되었습니다. 이 접근 방식의 시간 복잡도는 O(log(n))입니다. 알고리즘 Begin    Assign the data to the array in a sorted manner.    Calculate the maximum length of lookup array and declare a new array ‘del’.   &

선형 탐색 방식을 사용하여 배열의 최소 요소를 찾는 C++ 프로그램입니다. 이 프로그램의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 알고리즘 Begin Assign the data element to an array. Assign the value at ‘0’ index to minimum variable. Compare minimum with other data element sequentially. Swap values if minimum value is more then the value at t

이진 탐색 트리를 사용하여 배열의 최대 요소를 찾는 C++ 프로그램입니다. 이 프로그램의 시간 복잡도는 O(log(n))입니다. 알고리즘 Begin Construct the Binary Search Tree using the given data elements. Next traverse the root pointer to the rightmost child node available. Print the data part of the node as the maximum data element of the given d

선형 탐색 방식을 사용하여 배열의 최소 요소를 찾는 C++ 프로그램입니다. 이 프로그램의 시간 복잡도는 O(log(n))입니다. 알고리즘 Begin Construct binary search tree for the given unsorted data array. To find out the minimum element move the pointer to the leftmost child node. Print this value as minimum value among the given data. End 예시 코드 #

이 C++ 프로그램에서 배열의 피크 중 하나를 이진 검색 방식을 사용하여 찾을 수 있음을 찾습니다. 이 알고리즘은 알고리즘의 시간 복잡도가 O(log(n))인 결과로 발견된 첫 번째 피크를 반환합니다. 알고리즘 Begin    PeakElement() function has ‘arr’ the array of data, start and end index in the argument list.    Assign the mid of subpart of the array. &nbs