这里我们将了解如何计算数组乘积除以 n 后的余数。数组和 n 的值由用户提供。假设数组为 {12, 35, 69, 74, 165, 54}，则乘积为 (12 * 35 * 69 * 74 * 165 * 54) = 19107673200。现在，如果我们想得到除以 47 后的余数，它将是 14。我们可以看到这个问题非常简单。我们可以很容易地将元素相乘，然后使用模运算符得到结果。 ... 阅读更多

在本节中，我们将了解如何以有效的方式获取数字唯一素因数的乘积。有一个数字，例如 n = 1092，我们必须获得它的唯一素因数的乘积。1092 的素因数为 2, 2, 3, 7, 13。因此，唯一素因数为 {2, 3, 7, 13}，乘积为 546。要解决此问题，我们必须遵循以下规则：当数字可以被 2 整除时，将 2 乘以乘积，并重复将数字除以 2，然后下一个 2 将 ... 阅读更多

这里我们将了解砖块排序的工作原理。砖块排序是冒泡排序的一种修改。此算法分为两个部分。这两个部分是奇数部分和偶数部分。在奇数部分，我们将对奇数索引的项目使用冒泡排序，在偶数部分，我们将对偶数索引的元素使用冒泡排序。让我们看看算法以了解其思想。算法brickSort(arr, n)begin    flag := false    while 标记为假，执行       flag := true       for i := 1 to n-2，增加 ... 阅读更多

这里我们将了解如何使用 C 或 C++ 程序查找抛物线的顶点、焦点和准线。要获取这些参数，我们需要抛物线的通用方程。通用公式为：−𝑦 = 𝑎𝑥2 + 𝑏𝑥 + 𝑐a、b 和 c 的值已给出。顶点的公式：焦点的公式：准线的公式：- y -示例 实时演示#include using namespace std; void getParabolaDetails(float a, float b, float c) {    cout

这里我们将了解如何拆分数组，并在拆分后将第一部分添加到末尾位置。假设数组内容为 {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}。我们希望将其分成两部分。第一部分是从索引 0 到 3（拆分大小为 4），第二部分是其余部分。在将第一部分添加到末尾后，数组元素将如下所示：{4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3}。要解决此问题，我们将遵循以下算法。算法splitArray(arr, n, k)begin    for i := ... 阅读更多

在本节中，我们将了解如何以有效的方式获取数字所有偶数素因数之和。有一个数字，例如 n = 480，我们必须获得它的所有因数。480 的素因数为 2, 2, 2, 2, 2, 3, 5。所有偶数因数之和为 2+2+2+2+2 = 10。要解决此问题，我们必须遵循以下规则：当数字可以被 2 整除时，将其添加到总和中，并重复将数字除以 2。现在数字必须是奇数。所以我们将 ... 阅读更多

在本节中，我们将了解著名冒泡排序技术的另一种方法。我们已经以迭代的方式使用过冒泡排序。但这里我们将了解冒泡排序的递归方法。递归冒泡排序算法如下所示。算法bubbleRec(arr, n)begin    if n = 1，返回    for i in range 1 to n-2，执行       if arr[i] > arr[i+1]，则          交换 arr[i] 和 arr[i+1]       end if    done    bubbleRec(arr, n-1) end示例 实时演示#include using namespace std; void recBubble(int arr[], int n){    if (n == 1)     ... 阅读更多

这里我们将了解如何获取数组中从索引 i 到索引 j 的元素之和。这基本上是范围查询。只需从索引 i 运行到索引 j 的一个循环并计算总和即可轻松完成此任务。但我们必须注意，此类范围查询将执行多次。因此，如果我们使用上述方法，它将花费大量时间。要使用更有效的方法解决此问题，我们可以首先获取累积和，然后可以在恒定时间内找到范围和。让 ... 阅读更多

在此问题中，我们将尝试找到最大 K 位数，该数将可以被 X 整除。要执行此任务，我们将使用此公式 ((10^k) – 1) 获取最大 K 位数。然后检查该数字是否可以被 X 整除，如果不是，我们将使用此公式获取准确的数字。𝑚𝑎𝑥−(𝑚𝑎𝑥 𝑚𝑜𝑑 𝑋)一个示例类似于一个 5 位数，该数可以被 29 整除。因此，最大的 5 位数为 99999。此数不能被 29 整除。现在，通过应用公式，我们将得到：−99999−(99999 𝑚𝑜𝑑 29)=99999−7=99992数字 99992 可以被 ... 阅读更多

这里我们将了解侏儒排序的工作原理。这是另一种排序算法。在这种方法中，如果列表已排序，它将花费 O(n) 时间。因此，最佳情况下的时间复杂度为 O(n)。但平均情况和最坏情况下的复杂度为 O(n^2)。现在让我们看看算法以了解这种排序技术的思想。算法gnomeSort(arr, n)begin    index := 0    while index < n，执行       if index 为 0，则          index := index + 1       end if       if arr[index] >= arr[index -1]，则 ... 阅读更多