이 문제에서는 2D 평면에 있는 n개의 점이 주어지며 각 좌표는 (x,y)입니다. 우리의 임무는 두 가지 쿼리를 푸는 것입니다. 각 쿼리에 대해 정수 R이 제공됩니다. 원점에서 원의 중심과 반지름 R을 취하여 원 안에 있는 점의 수를 찾아야 합니다. 문제 설명 각 쿼리에 대해 반지름 R과 중심점 원점(0, 0)의 원 내부(즉, 원주 내부)에 있는 n개의 점 중에서 총 점 수를 찾아야 합니다. 문제를 더 잘 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 입력 n = 4 2 1 1 2 3 3 -1 0 -2 -2 Query 1: 2 출력 1

이 문제에서는 nXm 크기의 이진 행렬 bin[][]이 제공됩니다. 우리의 임무는 모든 q 쿼리를 해결하는 것입니다. 쿼리(x, y)의 경우 배열 y의 모든 요소(이진수)가 되도록 크기 x*x의 부분행렬의 수를 찾아야 합니다. 문제 설명 여기서 우리는 두 비트 중 하나만으로 구성된 주어진 크기의 부분행렬의 총 수를 계산해야 합니다. 즉, 부분행렬은 모든 요소가 0/1이 됩니다. 문제를 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 입력 n = 3 , m = 4 bin[][] = {{ 1, 1, 0, 1} { 1, 1, 1, 0} { 0,

이 문제에서는 입력 문자열과 배열 arr[]이 제공됩니다. 우리의 임무는 문자열에서 배열의 모든 단어의 모든 발생을 찾는 것입니다. 이를 위해 패턴 검색을 위한 Aho-Corasick 알고리즘을 사용할 것입니다. 문자열 및 패턴 검색은 프로그래밍에서 중요한 것입니다. 그리고 프로그래밍에서 알고리즘이 좋을수록 더 실용적으로 사용할 수 있습니다. Aho-Corasick 알고리즘 문자열 검색을 쉽게 해주는 매우 중요하고 강력한 알고리즘 . 모든 문자열을 동시에 일치시키는 일종의 사전 일치 알고리즘입니다. 알고리즘은 Trie 데이터 구

여기에 N이 주어졌습니다. 우리의 임무는 Alexander Bogomolny의 UnOrdered Permutation Algorithm을 사용하여 N의 순서가 없는 순열을 찾는 것입니다. 먼저 순열에 대해 논의하겠습니다. 순열 세트의 항목이 고유하게 정렬될 수 있는 방법의 수를 순열이라고 합니다. 예 − {4,9,2}의 순열은 {4,9,2}, {4,2,9}, {9,4,2}, {9,2,4}, {2,4,9입니다. } 및 {2,9,4}. 순열은 컴퓨터 네트워킹, 병렬 처리 및 다양한 암호화 알고리즘에서 스위칭 네트워크를 정의하는

보간은 알고 있는 값 사이에 있는 알 수 없는 값의 추정 기법 유형입니다. 보간은 알려진 데이터 포인트의 개별 세트 범위 사이에 새로운 데이터 포인트를 구성하는 프로세스입니다. 보간을 사용하는 응용 프로그램이나 이유는 계산 비용을 줄일 수 있기 때문입니다. 특정 값을 계산하는 공식(함수)이 계산하기에 너무 복잡하거나 비용이 많이 드는 경우 보간법을 사용하는 것을 선호합니다. 몇 개의 데이터 포인트는 원래 함수를 사용하여 계산되고 나머지는 보간을 사용하여 추정할 수 있습니다. 이것은 완전히 정확하지 않을 수 있지만 상당히 유사합니다

이 문제에서는 문자열 str[]의 배열이 제공됩니다. 우리의 임무는 배열에 있는 모든 문자열의 점수를 찾는 것입니다. 점수는 문자열의 문자의 알파벳 값의 합과 문자열의 위치의 곱으로 정의됩니다. 문제를 이해하기 위해 예를 들어보겠습니다. 입력 str[] = {“Learn”, “programming”, “tutorials”, “point” } 설명 학습의 위치 − 1 → sum = 12 + 5 + 1 + 18 + 14 = 50. Score =

이 문제에서는 연결 목록이 제공됩니다. 우리의 임무는 연결 리스트의 대체 노드의 합을 출력하는 것입니다. 연결된 목록은 링크를 통해 함께 연결된 일련의 데이터 구조입니다. 이제 문제로 돌아가 보겠습니다. 여기에 연결 목록의 대체 노드를 추가합니다. 이것은 우리가 위치 0, 2, 4, 6, … 인 노드를 추가한다는 것을 의미합니다. 문제를 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 입력 4 → 12 → 10 → 76 → 9 → 26 → 1 출력 24 설명 consi

이 문제에서 숫자 N이 주어졌습니다. 우리의 임무는 2에서 N/2까지의 기수에서 숫자 N의 자릿수 합을 찾는 프로그램을 만드는 것입니다. 그래서, 우리는 숫자의 밑을 2에서 N/2로 모든 밑으로 변환해야 합니다. 즉, n =9의 경우 밑은 2, 3, 4가 됩니다. 그리고 이 밑에서 모든 숫자의 합을 찾습니다. 문제를 이해하기 위해 예를 들어보겠습니다. 입력 N = 5 출력 2 설명 base from 2 to N/2 is 2. 52 = 101, sum of digits is 2. 이 문제를 해결하기 위해 2에서

이 문제에서는 두 개의 숫자 L과 R이 제공됩니다. 또한 arr[i] =i*(-1)^i와 같은 배열 arr[]도 있습니다. . 우리의 임무는 arr[i] =i*(-1)^i일 때 배열의 인덱스 L에서 R까지 요소의 합을 계산하는 프로그램을 만드는 것입니다. 따라서 배열의 [L, R] 범위 내에서 요소의 합을 찾아야 합니다. 문제를 이해하기 위해 예를 들어보겠습니다. 입력 L = 2 , R = 6 출력 4 설명 arr[] = {-1, 2, -3, 4, -5, 6} Sum = 2+ (-3) + 4 + (-5) + 6 =

이 문제에서 arr[i]는 (i+1)번째 노드를 나타내는 N개의 숫자 배열 arr이 주어집니다. 또한 u와 v가 에지로 연결된 노드를 나타내는 M 쌍의 에지가 있습니다. 우리의 임무는 무방향 그래프의 연결된 모든 구성 요소에서 최소 요소의 합을 찾는 프로그램을 만드는 것입니다. 노드가 다른 노드와 연결되어 있지 않으면 하나의 노드가 있는 구성 요소로 간주합니다. 문제를 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 입력 arr[] = {2, 7, 5, 1, 2} m = 2 1 2 4 5 출력 8 설명 아래는 위에 묘사된 그래

이 문제에서는 완전한 이진 트리가 제공됩니다. 우리의 임무는 완전한 이진 트리의 미러 이미지 노드의 합을 순서대로 찾는 프로그램을 만드는 것입니다. 여기에서 우리는 왼쪽 태양 나무의 inorder traversal을 찾아야 하고 각 노드에 대해 미러 이미지를 추가해야 합니다. 이것은 우리가 왼쪽 리프 노드를 순회하는 경우 오른쪽 리프 노드의 값을 추가한다는 것을 의미합니다. 미러 이미지 노드이기 때문입니다. 몇 가지 중요한 정의 완전한 이진 트리 마지막 레벨을 제외한 모든 레벨의 노드 수가 가장 많은 이진 트리입니다. 순차 순

이 문제에서 우리는 세 개의 정수 M1, M2, N을 주었습니다. 우리의 임무는 N 아래의 두 숫자의 배수의 합을 찾는 프로그램을 만드는 것입니다. 여기에서 M1 또는 M2의 배수인 N 아래의 모든 요소를 ​​추가합니다. 문제를 이해하기 위해 예를 들어보겠습니다. 입력 N = 13, M1 = 4, M2 = 6 출력 20 설명 − 4와 6의 배수 중 13보다 작은 수는 4, 6, 8, 12입니다. 문제에 대한 간단한 해결책은 1에서 N까지 반복하고 M1 또는 M2로 나눌 수 있는 모든 값을 더하는 것입니다. 알고리

이 문제에서 세 개의 숫자 N, K 및 R이 제공됩니다. 우리의 임무는 K와 모듈로가 적용되는 자연수의 합(최대 N)을 찾는 프로그램을 만드는 것입니다. 수익률 R. 다음 조건을 만족하는 N보다 작은 모든 숫자를 더할 것입니다. i%K ==R. 문제를 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 입력 N = 14, K = 4, R = 1 출력 28 설명 - N보다 작은 모든 수, 4로 나눈 나머지가 1인 수는 모두 1, 5, 9, 13입니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 R에서 N으로 반복하고 값을 K만큼 증가시킵니다.

이 문제에서는 순환 연결 목록이 제공됩니다. 우리의 임무는 순환 연결 목록의 노드 합계를 찾는 프로그램을 만드는 것입니다. 연결 리스트의 모든 노드 값을 추가하기만 하면 됩니다. 몇 가지 중요한 정의 Linked List는 링크를 통해 서로 연결된 일련의 데이터 구조입니다. 순환 연결 목록은 첫 번째 요소가 마지막 요소를 가리키고 마지막 요소가 첫 번째 요소를 가리키는 연결 목록의 변형입니다. 단일 연결 목록과 이중 연결 목록은 모두 순환 연결 목록으로 만들 수 있습니다. 이제 문제를 이해하기 위해

큐는 요소 모음을 포함하는 추상 데이터 구조입니다. 큐는 FIFO 메커니즘을 구현합니다. 즉, 먼저 삽입된 요소도 먼저 삭제됩니다. 큐는 하나의 선형 데이터 구조일 수 있습니다. 하지만 배열을 사용하여 큐를 구현하면 문제가 발생할 수 있습니다. 때때로 일부 연속 삽입 및 삭제 작업을 사용하여 전면 및 후면 위치가 변경됩니다. 그 순간에는 대기열에 요소를 삽입할 공간이 없는 것처럼 보일 것입니다. 여유 공간이 있더라도 일부 논리적 문제로 인해 사용되지 않습니다. 이 문제를 극복하기 위해 순환 큐 데이터 구조를 사용합니다. 원형 대

대기열 데이터 구조는 선입선출 데이터 구조라는 것을 알고 있습니다. 대기열에도 약간의 변형이 있습니다. Dequeue 및 Priority Queue입니다. Dequeue는 기본적으로 이중 종료 대기열입니다. 따라서 두 개의 전면 및 두 개의 후면 쌍이 있습니다. 한 쌍의 전면 및 후면 포인터는 왼쪽에서 대기열을 설명하는 데 사용되고 다른 한 쌍은 오른쪽에서 대기열을 설명하는 데 사용됩니다. 이 구조의 양쪽에서 요소를 삽입하거나 삭제할 수 있습니다. 여기에서 기능을 이해하기 위해 dequeue STL을 사용하는 일부 C++ 코드를

여기에서 정렬된 배열의 몇 가지 기본 개념을 볼 수 있습니다. 어레이는 일부 연속 메모리 위치에 동일한 종류의 데이터를 보유하는 동종 데이터 구조입니다. 때때로 우리는 그것들을 사용하기 위해 요소를 정렬해야 합니다. 그 외에 정렬된 배열을 만들 수 있습니다. 항상 정렬됩니다. 이 경우 정렬된 배열에 삽입 및 삭제를 위한 알고리즘이 표시됩니다. 어떤 요소를 삽입하면 자동으로 정렬된 위치에 배치됩니다. 따라서 삽입 후 다시 정렬할 필요가 없습니다. 삭제하면 요소가 삭제되고 오른쪽에 있는 요소를 이동하여 빈 공간을 채웁니다. 정렬된 배

여기에 다차원 배열이 표시됩니다. 배열은 기본적으로 동종 데이터의 집합입니다. 그들은 인접한 메모리 위치에 배치됩니다. 다른 경우에 배열이 1차원이 아님을 알 수 있습니다. 때때로 우리는 2차원 또는 다차원 형태의 배열을 생성해야 합니다. 다차원 배열은 두 가지 다른 접근 방식으로 나타낼 수 있습니다. 이들은 Row-Major 접근 방식이고 다른 하나는 Column-Major 접근 방식입니다. r개의 행과 c개의 열이 있는 2차원 배열을 고려하십시오. 배열의 요소 수는 n =r * c입니다. 0 ≤ i

순환 연결 목록은 첫 번째 요소가 마지막 요소를 가리키고 마지막 요소가 첫 번째 요소를 가리키는 연결 목록의 변형입니다. 단일 연결 목록과 이중 연결 목록 모두 순환 연결 목록으로 만들 수 있습니다. 이중 연결 리스트에서 마지막 노드의 다음 포인터는 첫 번째 노드를 가리키고 첫 번째 노드의 이전 포인터는 마지막 노드를 가리켜 양방향으로 원형을 만듭니다. 위의 그림에 따라 다음은 고려해야 할 중요한 사항입니다. 마지막 링크의 다음 링크는 이중 연결 목록에서 목록의 첫 번째 링크를 가리킵니다. 첫 번째 링크의 이전은

여기에서 스레드된 이진 트리 데이터 구조를 볼 수 있습니다. 우리는 이진 트리 노드가 최대 두 개의 자식을 가질 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 자식이 하나만 있거나 자식이 없는 경우 연결 목록 표현의 링크 부분은 null로 유지됩니다. 스레드 이진 트리 표현을 사용하여 스레드를 만들어 빈 링크를 재사용할 수 있습니다. 한 노드에 왼쪽 또는 오른쪽 자식 영역이 비어 있으면 스레드로 사용됩니다. 스레드 이진 트리에는 두 가지 유형이 있습니다. 단일 스레드 트리 또는 전체 스레드 이진 트리입니다. 완전 스레드 이진 트리의 경