이 글에서는 주어진 범위에서 −
Input : arr[] = { 4, 5, 7, 2 } Query 1: L = 2, R = 4, K = 4 Query 2: L = 3, R = 5, K = 1 Output : 0 1
와 같이 k번째 비트가 설정된 요소 수를 찾는 문제에 대해 논의할 것입니다. 이 문제를 무차별 대입 방식으로 해결하고 이 접근 방식이 작동하는지 확인하겠습니다. 더 높은 제약 조건을 위해. 만약 작동하지 않는다면, 우리는 새로운 효율적인 방법을 생각해내려고 노력합니다.
이 방법에서는 범위를 반복하고 각 요소의 k번째 비트가 설정되었는지 확인한 다음 그렇다면 개수를 증가시킵니다.
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAX_BITS 32 bool Kset(int n, int k) { // to check if kth bit is set if (n & (1 << (k - 1))) return true; return false; } int query(int L, int R, int K, int arr[]) { int count = 0; // counter to keep count of number present in the range for (int i = L; i <= R; i++) { // traversing the range if (Kset(arr[i], K)) { count++; } } return count; } int main() { int arr[] = { 4, 5, 7, 2 }; // given array int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // size of our array int queries[][3] = { // given L, R and k { 2, 4, 4 }, { 3, 5, 1 } }; int q = sizeof(queries) / sizeof(queries[0]); // number of queries for (int i = 0; i < q; i++) { int L = queries[i][0] - 1; int R = queries[i][1] - 1; int K = queries[i][2]; cout << query(L, R, K, arr) << "\n"; } return 0; }
0 1
위 방법의 시간 복잡도는 O(N*Q)입니다. 여기서 N은 배열의 크기이고 Q는 주어진 쿼리 수입니다. 이 방법은 다음과 같습니다. better for high 시간이 너무 오래 걸리기 때문에 제약이 적용되지 않으므로 이제 효율적인 프로그램을 만들어보도록 하겠습니다.
이 방법에서는 각 인덱스 위치에 사용되는 비트 수를 보유하는 2D 접두어 합계 배열을 유지하고 이를 O(1) 복잡도로 계산할 수 있습니다.
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define bits 32 // number of bits int P[100000][bits+1]; bool Kset(int n, int k) { if (n & (1 << (k - 1))) return true; return false; } void prefixArray(int n, int arr[]) { // building the prefix array for (int i = 0; i <= bits; i++) { P[0][i] = 0; // setting every bits initial count = 0 } for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 1; j <= bits; j++) { bool flag = Kset(arr[i], j); if (i) // we add previous count to the latest count(0) P[i][j] = P[i - 1][j]; if (flag) { // if jth bit is set so we increase the count P[i][j]++; } } } } int query(int L, int R, int K) { if (L) // if L not equal to 0 then we return the prefix at R subtracted with prefix at L-1 return P[R][K] - P[L - 1][K]; else return P[R][K]; } int main() { int arr[] = { 8, 9, 1, 3 }; // given array int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // size of given array int queries[][3] = { { 1, 3, 4 }, { 2, 4, 1 } }; prefixArray(n, arr); // calling the function to create prefix array int q = sizeof(queries) / sizeof(queries[0]); // number of queries for (int i = 0; i < q; i++) { int L = queries[i][0] - 1; int R = queries[i][1] - 1; int K = queries[i][2]; cout << query(L, R, K) << "\n"; } return 0; }
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O(1) 시간 복잡도에서 답을 찾는 데 도움이 되는 접두사 배열을 유지하고 있으므로 시간 복잡도는 O(N)으로 크게 줄어듭니다. 여기서 N은 주어진 크기입니다. 배열의.
이 프로그램에서는 배열의 각 인덱스에 대한 접두사 카운터를 유지 관리하며 해당 인덱스 이전에 사용된 각 비트 수를 계산합니다. 이제 각 숫자의 접두사 개수를 저장했으므로 k 번째 개수의 경우 R 번째 인덱스 Count의 k 번째 접두사 개수에서 L-1 인덱스의 k 번째 접두사 개수를 빼야 합니다. 그것이 우리의 대답입니다.
이 기사에서는 K번째 비트 세트를 사용하여 다양한 배열 요소에 대한 쿼리를 해결하는 문제를 다루었습니다. 우리는 또한 이 문제에 대한 C++ 프로그램과 이 문제를 해결하기 위한 완전한 접근 방식(사소하고 효율적인)을 배웠습니다. C, Java, Python 등과 같은 다른 언어로 동일한 프로그램을 작성할 수 있습니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 K번째 비트가 설정된 범위의 배열 요소 수를 쿼리하기 위해 C++로 작성된 코드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!