두 개의 부동 값이 주어집니다. 렌즈로부터의 이미지 거리 및 물체 거리; 작업은 렌즈의 초점 거리를 인쇄하는 것입니다. 초점 거리란 무엇입니까? 광학계의 초점거리는 렌즈나 곡면거울의 중심과 초점 사이의 거리입니다. 아래 그림의 도움으로 이해합시다 - 위의 그림에서 i는 물체이고 F는 형성되는 물체의 이미지이고 f는 이미지의 초점거리입니다. 따라서 렌즈에서 이미지의 초점 거리를 찾는 공식은 - 1F=1O+1I 여기서 F는 초점 거리입니다. O는 렌즈와 물체의 총 거리입니다. I는 렌즈와 렌즈에 의해 형성된 이미지

n개의 프로세스, 즉 P1, P2, P3,.......,Pn 및 해당 버스트 시간이 제공됩니다. 과제는 FCFS CPU Scheduling 알고리즘을 사용하여 평균 대기 시간과 평균 처리 시간을 찾는 것입니다. 대기 시간 및 처리 시간이란 무엇입니까? 처리 시간은 프로세스 제출과 완료 사이의 시간 간격입니다. 처리 시간 =프로세스 완료 – 프로세스 제출 대기 시간은 처리 시간과 버스트 시간의 차이입니다. 대기 시간 =처리 시간 – 버스트 시간 FCFS 일정이란 무엇입니까? FIFO(First In, Fir

정수값으로 데이터와 우선순위를 부여받고 주어진 우선순위에 따라 연결리스트를 생성하여 결과를 출력하는 작업입니다. 큐는 먼저 삽입된 요소가 가장 먼저 제거되는 FIFO 데이터 구조입니다. 우선 순위 큐는 우선 순위에 따라 요소를 삽입하거나 삭제할 수 있는 큐 유형입니다. 큐, 스택 또는 연결 목록 데이터 구조를 사용하여 구현할 수 있습니다. 우선 순위 대기열은 다음 규칙에 따라 구현됩니다 - 우선순위가 가장 높은 데이터 또는 요소가 우선순위가 가장 낮은 데이터 또는 요소보다 먼저 실행됩니다. 두 요소가 순서대로 실행되는 것보다 우

우선 순위 대기열은 할당된 우선 순위에 따라 요소가 삽입되거나 삭제되는 대기열 유형입니다. 여기서 우선 순위는 0-10 사이의 정수 값입니다. 여기서 0은 우선 순위가 가장 높은 요소를 나타내고 10은 다음을 가진 요소를 나타냅니다. 가장 낮은 우선 순위. 우선 순위 대기열을 구현하기 위해 따라야 할 두 가지 규칙이 있습니다 - 우선순위가 가장 높은 데이터 또는 요소가 우선순위가 가장 낮은 데이터 또는 요소보다 먼저 실행됩니다. 두 요소가 순서대로 실행되는 것보다 우선순위가 같으면 목록에 추가됩니다. 스택, 큐 및 연결 목록과

n개의 프로세스에 해당 버스트 시간 및 시간 퀀텀이 주어지며 작업은 평균 대기 시간과 평균 처리 시간을 찾아 결과를 표시하는 것입니다. 라운드 로빈 스케줄링이란 무엇입니까? 라운드 로빈은 시간 공유 시스템을 위해 특별히 설계된 CPU 스케줄링 알고리즘입니다. 라운드 로빈 프로세스에서 양자 시간 크기로 제한되는 한 가지 변경 사항이 있는 FCFS 스케줄링 알고리즘과 비슷합니다. 시간의 작은 단위는 Time Quantum 또는 Time Slice로 알려져 있습니다. 시간 퀀텀은 10~100밀리초 범위일 수 있습니다. CPU는 준비

주어진 작업은 작성된 C 프로그램 자체를 인쇄하는 것입니다. 우리는 스스로 인쇄할 C 프로그램을 작성해야 합니다. 따라서 code 1.c 파일에 코드를 작성하는 것처럼 C의 파일 시스템을 사용하여 코드를 작성 중인 파일의 내용을 인쇄할 수 있습니다. 따라서 읽기 모드에서 파일을 열고 읽을 수 있습니다. 파일의 모든 내용과 결과를 출력 화면에 출력합니다. 그러나 읽기 모드에서 파일을 열기 전에 코드를 작성하고 있는 파일의 이름을 알아야 합니다. 따라서 매크로인 __FILE__을 사용할 수 있으며 기본적으로 현재 파일의 경로를 반환

프로세스 동기화는 데이터 불일치를 초래할 수 있는 공유 데이터에 대한 동시 액세스 문제를 극복하기 위한 기술입니다. 협력 프로세스는 프로세스 데이터의 불일치로 이어질 다른 프로세스에 영향을 미치거나 영향을 받을 수 있는 프로세스이므로 데이터 일관성을 위해 프로세스 동기화가 필요합니다. 중요 섹션 문제 모든 프로세스에는 중요 섹션이라고 하는 예약된 코드 세그먼트가 있습니다. . 이 섹션에서 프로세스는 공통 변수를 변경하고, 테이블을 업데이트하고, 파일을 쓸 수 있습니다. 크리티컬 섹션에 대해 주의해야 할 핵심 사항은 한 프로세스가

문제는 scanf 다음에 fgets()/gets()/scanf()가 오면 작업 또는 출력이 무엇인지 나타냅니다. fgets()/gets() 다음에 scanf() 예시 #include<stdio.h> int main() {    int x;    char str[100];    scanf("%d", &x);    fgets(str, 100, stdin);    printf("x = %d, str = %

여기에서 우리는 C에서 최소 비용 경로 문제를 해결할 것입니다. 의미는 각 셀에 이동 비용이 있는 2D 매트릭스에서 수행됩니다. 최소한의 여행 비용으로 왼쪽 상단 모서리에서 오른쪽 하단 모서리까지의 경로를 찾아야 합니다. 주어진 셀에서 아래쪽 및 오른쪽 아래쪽 셀만 탐색할 수 있습니다. 이 특정 문제를 해결하려면 재귀보다 동적 프로그래밍에 접근하는 것이 훨씬 좋습니다. 주어진 비용 매트릭스 c ost[ ][ ] 및 위치(m,n) , 우리는 (0,0)에서 (m,n)에 도달하는 최소 경로의 비용을 반환하는 함수를 작성해야 합니다.

해당 요소에서 앞으로 만들 수 있는 최대 단계 수를 나타내는 음이 아닌 정수 배열이 제공됩니다. 포인터는 처음에 배열의 첫 번째 인덱스 [0 인덱스]에 위치합니다. 목표는 최소 단계 수로 배열의 마지막 인덱스에 도달하는 것입니다. 배열의 끝에 도달할 수 없으면 최대 정수를 인쇄하십시오. 순진한 접근 방식 초기{the primary} 구성 요소에서 시작하여 첫 번째 요소에서 액세스할 수 있는 모든 구성 요소를 재귀적으로 호출하는 것입니다. 첫 번째에서 끝까지 도달하기 위한 최소 점프 범위는 첫 번째에서 액세스할 수 있는 요소에서 끝

C에서 패턴 일치 − 문자열이 다른 문자열에 존재하는지 확인해야 합니다. 예를 들어 문자열 algorithm이 naive algorithm 문자열 내에 존재합니다. 발견되면 해당 위치(즉, 존재하는 위치)는 다음과 같습니다. 우리는 2개의 문자 배열을 수신하고 일치가 발생하면 위치를 반환하고 그렇지 않으면 -1을 반환하는 함수를 만드는 경향이 있습니다. Input: txt = "HERE IS A NICE CAP"    pattern = "NICE" Output: Pattern f

C에서 패턴 일치 − 문자열이 다른 문자열에 존재하는지 확인해야 합니다. 예를 들어 문자열 algorithm이 naive algorithm 문자열 내에 존재합니다. 발견되면 해당 위치(즉, 존재하는 위치)는 다음과 같습니다. 우리는 2문자 배열을 수신하고 일치하는 경우 위치를 반환하고 그렇지 않으면 -1을 반환하는 함수를 만드는 경향이 있습니다. Input: txt = "HERE IS A NICE CAP"    pattern = "NICE" Output: Pattern foun

정렬 알고리즘 목록의 구성 요소를 특정 순서로 배치하는 알고리즘입니다. 가장 많이 사용되는 순서는 숫자순과 사전순입니다. 기수 sort는 비비교 정렬 알고리즘입니다. 기수 정렬 알고리즘은 정렬되지 않은 목록에서 가장 선호되는 알고리즘입니다. 동일한 자리 값의 개별 자릿수를 초기에 그룹화하여 요소를 정렬합니다. 기수 정렬의 개념은 최하위 자릿수(LSD)에서 최상위 자릿수(MSD)까지 자릿수별 정렬을 수행하는 것입니다. , 증가/감소 순서에 따라. 기수 정렬은 크기가 큰 이름 목록을 알파벳순으로 정렬할 때 여러 번 사용되는 작은 방

행렬 곱하기 이제 행렬 곱셈의 절차에 대해 설명합니다. 행렬 곱셈은 특정 조건을 만족하는 경우에만 수행할 수 있습니다. 두 행렬이 P와 Q이고 차원이 P(a x b)와 Q(z x y)라고 가정하면 b =x인 경우에만 결과 행렬을 찾을 수 있습니다. 그러면 결과 행렬 R의 차수는 (m x q)가 됩니다. 알고리즘 matrixMultiply(P, Q): Assume dimension of P is (a x b), dimension of Q is (z x y) Begin    if b is not same as z,

역추적은 동적 프로그래밍 문제를 해결하는 기술입니다. 단계별로 진행하여 솔루션으로 이어지지 않는 경로를 거부하고 이전 위치로 트랙백(뒤로 이동)합니다. 부분집합 합 문제에서 우리는 집합의 부분집합이 주어진 숫자 K까지 이 부분집합의 요소가 합해지는 방식임을 찾아야 합니다. 집합의 모든 요소는 양수이고 고유합니다(중복 요소가 존재하지 않음 ). 이를 위해 부분 집합을 만들고 합이 주어진 숫자 k와 같은지 확인합니다. 솔루션을 만드는 프로그램을 봅시다. 예시 #include <stdio.h> #include <std

활동 선택 문제는 시작 및 종료 시간이 포함된 일련의 활동이 제공되는 문제입니다. 그리고 한 사람이 한 번에 하나의 활동을 수행하면서 할 수 있는 모든 활동을 찾아야 합니다. 탐욕 알고리즘은 수행할 다음 활동을 선택하기 위해 이 문제에서 지정됩니다. 먼저 탐욕스러운 알고리즘을 이해합시다. . 탐욕적인 알고리즘 단계적으로 솔루션을 찾아 문제에 대한 솔루션을 찾으려는 알고리즘입니다. 다음 단계를 선택하기 위해 알고리즘은 가장 유망한 것으로 보이는 단계, 즉 나머지 단계에 비해 즉시 최적화된 솔루션으로 이어질 수 있는 단계도 선택했습

이진 검색 정렬된 배열에서 요소(대상 값)의 위치를 ​​찾는 데 사용되는 검색 알고리즘입니다. 이진 검색을 적용하기 전에 배열을 정렬해야 합니다. 이진 검색은 로그 검색, 이진 자르기, 반간 검색 등의 이름으로도 알려져 있습니다. 작업 이진 검색 알고리즘은 배열의 중간 요소로 검색할 요소를 비교하여 작동하고 이 비교를 기반으로 필요한 절차를 따릅니다. 사례 1 − 요소 =중간, 요소가 발견되면 인덱스를 반환합니다. 사례 2 middle, middle+1 인덱스부터 n까지 하위 배열에서 요소를 검색합니다. 사례 3 − ele

C/C++ 프로그래밍 언어에서 사용자는 사용자의 요구 사항에 따라 출력을 사용자 정의할 수 있는 기능을 제공합니다. C/C++ 그래픽 기능은 graphics.h에 포함되어 있습니다. 헤더 파일. 이 라이브러리를 사용하여 다양한 개체를 만들고, 텍스트 색상을 설정하고, 텍스트의 글꼴과 크기를 변경하고, 출력 배경을 변경할 수 있습니다. 이제 c/c++ 프로그래밍 언어로 출력 텍스트를 변경하는 모든 함수의 작동 방식을 살펴보겠습니다. - setcolor() − 이 기능은 출력 텍스트의 색상을 변경하는 데 사용됩니다. 구문 setco

날짜 배열이 있다고 가정합니다. 여기서는 C 또는 C++ 코드를 사용하여 정렬하는 방법을 살펴보겠습니다. 날짜는 클래스에 저장됩니다(구조체는 C에서도 사용할 수 있음). 우리는 C++ STL의 정렬 기능을 사용할 것입니다. 날짜를 비교하려면 정렬 기능에 사용할 자체 비교 기능을 작성해야 합니다. 더 잘 볼 수 있도록 예를 살펴보겠습니다. 예시 #include<iostream> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; class Date

여기에서 우리는 C/C++에서 단항 연산자가 무엇인지 볼 것입니다. 단항 연산자는 단일 피연산자에 대해 작동하여 새 값을 생성하는 연산자입니다. 단항 연산자는 다음과 같습니다. 연산자 설명 간접 연산자(*) 포인터 변수에 대해 작동하고 포인터 주소의 값과 동일한 l-값을 반환합니다. 이것을 포인터 역참조라고 합니다. 주소 연산자(&) 단항 주소 연산자(&)는 피연산자의 주소를 사용합니다. 주소 연산자의 피연산자는 함수 지정자이거나 비트 필드가 아니고 레지스터 저장 클래스 지정자로 선언되지 않은 개체를 지정하는 l-값