C/C++ 三項演算子に関する興味深い観察
if..else 句の代わりに三項演算子が実装されていることがわかります。 ?:で表されます。 「?」 ' 記号は if 部分に相当し、':' は else 部分に相当します。次の 3 つのプログラムは、三項演算子の場合の興味深い観察結果を説明しています。
次のプログラムはエラーなしでコンパイルされます。三項式の戻り値の型は float (exp2 など) であることが想定されており、exp3 (つまり、リテラルの 0 - int 型) は暗黙的に float に変換可能です。
#include <iostream> using namespace std; int main(){ int test1 = 0; float fvalue = 3.111f; cout<< (test1 ? fvalue : 0) << endl; return 0; }
コンパイラが三項式の戻り値の型を見つけられないか、exp2 (char 配列) と exp3 (int) の間に暗黙的な変換がないため、次のプログラムはコンパイルされません。
#include <iostream> using namespace std; int main(){ int test1 = 0; cout<< test1 ? "A String" : 0 << endl; return 0; }
次のプログラムはコンパイルできるかもしれませんが、実行すると失敗します。三項式の戻り値の型は (char *) 型に制限されていますが、式は int を返すため、プログラムは失敗します。文字通り、プログラムは実行時または実行時にアドレス 0 に文字列を出力しようとします。
#include <iostream> using namespace std; int main(){ int test1 = 0; cout << (test1 ? "A String" : 0) << endl; return 0; }
以上がC/C++ 三項演算子に関する興味深い観察の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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唯一の安全な方法は、オーバーフローが発生する前にチェックすることです。ただし、整数のオーバーフローをチェックする非公式な方法がいくつかあります。したがって、符号なし整数を加算するときにオーバーフローを検出することが目的の場合は、結果が実際に加算された 2 つの値よりも小さいかどうかを確認できます。たとえば、サンプル コード unsignedintx,y;unsignedintvalue=x+y;booloverflow=value<x;//代わりに、"value<y" も機能するはずです。これは、x と y が両方とも符号なし整数である場合に、これらを追加すると、およびオーバーフローの場合、必要なため、それらの値をどの値よりも大きくすることはできません。

このアイデアは、貪欲な方法が分数ナップザック問題に対する最良の解決策を提供するという事実を認識することです。特定のノードがより良いソリューションを提供できるかどうかを確認するために、貪欲なアプローチを実装して最適なソリューションを (ノードごとに) 計算します。貪欲な方法自体がこれまでの最良の解よりも多くの解を計算する場合、ノードを通じてより良い解を得ることができません。完全なアルゴリズムは次のとおりです。貪欲法を使用して上限を計算できるように、すべての項目が単位重量比あたりの値の降順に並べ替えられます。最大利益を初期化します。たとえば、空のキュー Q を作成するには maxProfit=0 とします。デシジョン仮想ノードはツリーを作成し、それを Q に挿入またはキューに入れます。仮想ノードの利益と重みは 0 です。 Qが空でない場合、または空の場合は次の操作を実行します。作成する

if..else 句の代わりに三項演算子が実装されていることがわかります。 ?:で表されます。 「?」 「シンボル」はif部分に相当し、「:」はelse部分に相当します。次の 3 つのプログラムは、三項演算子の場合の興味深い観察結果を説明しています。次のプログラムはエラーなしでコンパイルされます。三項式の戻り値の型は float (exp2 と同様) であることが想定されており、exp3 (つまり、リテラルの zero-int 型) は暗黙的に float に変換可能です。 #include<iostream>usingnamespacestd;intmain(){ inttest1=0;&

貪欲アルゴリズムは、特定の問題に対する最適な解決策を見つけるために使用されるアルゴリズムです。貪欲アルゴリズムは、各部分の局所的な最適解 (問題の一部に対する最適解) を見つけることによって機能し、全体的な最適解が見つかることを示します。この問題では、貪欲アルゴリズム アルゴリズムを使用して、所定の合計を構成できるコイン/紙幣の最小数を見つけます。このために、すべての有効な硬貨または紙幣、つまり額面 {1,2,5,10,20,50,100,200,500,2000} を考慮します。合計を補うために必要なコイン/紙幣の数を返す必要があります。コンテキストをよりよく理解するために、いくつかの例を示します - 例 1 - 入力: 1231 出力: 7 説明 - 500 ルピー紙幣が 2 枚必要です

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