C ++

プログラムを完了するための手順を見てみましょう。 アレイを初期化します。 サイズnのmax_sum配列を初期化します。 すべてのインデックスの最大合計を見つけて、max_sum配列に格納します。 すべての要素の合計を計算し、それを可変合計に格納します。 i=kからnまで繰り返すループを作成します。 合計にa[i]--a[i--k]を追加します。 結果の最大値、合計で結果を更新します。 結果の最大値、合計+max_sum[i-k]で結果を更新します。 例 コードを見てみましょう。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; i

「blue_Channel」、「green_channel」、「red_channel」という名前の3つの変数を宣言しました。これらの変数の目的は、ピクセル値を保存することです。これらの変数を「forループ」内で使用しました。次に、「color_Image_Matrix」という名前のマトリックスを宣言しました。 このメソッドの構文は次のとおりです。 blue_Channel = color_image_Matrix.at<Vec3b>(i, j)[0]; BGR画像を使用しました。 3つのチャネルがあります。これらのチャネルは特定のシーケンスを維持します。color_image

画像から特定の部分を分離するには、最初にその領域を特定する必要があります。次に、その領域をメイン画像から別のマトリックスにコピーする必要があります。これが、OpenCVのROIの仕組みです。 この例では、最初に2つの行列が宣言されています。その後、image_name.jpgという名前の画像 image1に読み込まれました マトリックス。次の行image2=image1（Rect（100、100、120、120））; 特別な注意が必要です。この行は、画像の定義された領域を切り取って、「image2」マトリックスに保存しています。 この図は、「Rect（100,100,120,120

ラテン方格は、特別なパターンを持つ行列です。パターンを調べるためにさまざまな例を見てみましょう。 1 2 2 1 1 2 3 3 1 2 2 3 1 1 2 3 4 4 1 2 3 3 4 1 2 2 3 4 1 上記の例でわかるように、取得するラテン方格のサイズは異なります。ただし、上記の行列のパターンを注意深く観察すると、前の行の最後の番号が次の行の最初の要素として表示されることがわかります。 それがラテン方格に隠されたパターンです。入力nに対して上記の行列を生成するプログラムを作成する必要があります。 アルゴリズム nを任意の数で初期化します。 値n+1で数値を初期化し、f

M桁の配列とともに数値Nを指定しました。私たちの仕事は、5で割り切れる与えられたM桁から形成されたn桁の数を見つけることです。 問題の入力と出力を理解するために、いくつかの例を見てみましょう。 で- N = 2 M = 3 arr = {5, 6, 3} アウト- 2 5で割り切れる2つのN桁の数字35と65があります。別の例を見てみましょう。 入力- N = 1 M = 7 arr = {2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} 出力- 1 与えられた配列には、5で割り切れる1桁の数が1つしかないので、私たちのタスクは、5で割り切れるN桁の与えられた数から形成で

あなたには3つの数字が与えられます。最初の2つの数の倍数からn番目の倍数を見つける必要があります。それをより明確に理解するために例を見てみましょう。 入力 x = 2 y = 3 n = 7 出力 10 最初のn****2の倍数は246 8 10 12 14 最初のn****3の倍数****は369 12 15 18 21 両方の倍数を組み合わせて並べ替えると、2 3 4 6 8 9 10 12 14 15 18 21になり、リストのn番目の数値は10になります。 アルゴリズム ベクトルを初期化して、すべての倍数を格納します。 xの最初のn****倍数を見つけて、上記の

数字の合計が10に等しい数は 19、28、37、46、55、64、73、82、91など。 級数を観察すると、各数値は9ずつ増加します。上記のシーケンスには、9ずつ増加している間、桁の合計が10に等しくない数値があります。ただし、桁の合計が10に等しいすべての数値を取得します。 したがって、9ずつ増分し、桁の合計をチェックしてn番目の数値を見つけるループを作成できます。いくつかの例を見てみましょう 入力 3 7 出力 37 73 アルゴリズム 番号を初期化しますn カウンターを0に初期化します。 19から繰り返すループを作成します 現在の桁数の合計が10の場合、カウン

数字{0、1、2、3、4、5}で形成された数字は 0、1、2、3、4、5、10、11、12、13、14、15、20、21、22、23、24、25など。 上記のシーケンスは、最初の6桁を使用して作成できます。数の形成の例を見てみましょう。 1 * 10 + 0 = 10 1 * 10 + 1 = 11 1 * 10 + 2 = 12 1 * 10 + 3 = 13 1 * 10 + 4 = 14 1 * 10 + 5 = 15 同様に、番号2、3、4、5を申請します。上記のパターンを使用して、2で次の6つの番号を取得します。そして3、その後4と5。 アルゴリズム 番号nを初期化します。

丁寧数は、2つ以上の連続する正の数の合計として記述できる正の数です。 丁寧数のシリーズは 3 5 6 7 9 10 11 12 13 14 ... n番目の丁寧数を求める式があります。式はn+log 2です。 （n + log 2 （n））。デフォルトのログは、ベースeで計算されます。基数2を使用して計算する必要があります。デフォルトの対数結果をlog（2）で除算して、基数eの対数の値を取得します。 アルゴリズム n番目の丁寧数のアルゴリズムは簡単です。 番号Nを初期化します。 上記の式を使用して、n番目の丁寧数を計算します。 n番目の丁寧数を計算する前に、必ずnの値を1ずつ

N番目のルートとその結果が与えられます。あなたはそのような数を見つける必要がありますN =結果。 いくつかの例を見てみましょう。 入力 result = 25 N = 2 出力 5 5 2 =25。したがって、上記の例の出力は5です。 入力 result = 64 N = 3 出力 4 4 3 =64。したがって、上記の例の出力は4です。 アルゴリズム 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装です #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int getNthRoot(int r

与えられたシリーズは2、12、36、80、150 ... 系列をはっきりと観察すると、n番目の数がn 2であることがわかります。 + n 3 。 アルゴリズム 番号Nを初期化します。 級数の式を使用して、n番目の項を計算します。 結果を印刷します。 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装です #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int getNthTerm(int n) {    return (n * n) + (n * n * n); } int main() { &nbs

与えられたシリーズは1、11、55、239、991 ... シリーズをはっきりと観察すると、n番目の数が4 nであることがわかります。 -2 n-1 。 アルゴリズム 番号Nを初期化します。 級数の式を使用して、n番目の項を計算します。 結果を印刷します。 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装です #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int getNthTerm(int n) {    int num = pow(4, n) - pow(2, n) - 1;   &nb

与えられたシリーズは1、17、98、354 ... 系列をはっきりと観察すると、n番目の数が4の累乗に等しいことがわかります。 パターンを見てみましょう。 1 = 1 ^ 4 17 = 1 ^ 4 + 2 ^ 4 98 = 1 ^ 4 + 2 ^ 4 + 3 ^ 4 354 = 1 ^ 4 + 2 ^ 4 + 3 ^ 4 + 4 ^ 4 ... アルゴリズム 番号Nを初期化します。 結果を0に初期化します。 1からnまで繰り返すループを作成します。 結果に4番目の電力電流番号を追加します。 結果を印刷します。 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装です #inclu

k桁のn番目の回文を見つけるには、最初のk桁の番号から、n番目の回文番号が見つかるまで繰り返すことができます。このアプローチは効率的ではありません。自分で試すことができます。 それでは、k桁のn番目の回文を見つけるための効率的なアプローチを見てみましょう。 数字には2つの半分があります。前半は後半の逆に等しい。 k桁のn番目の数字の前半は kが奇数の場合、（n-1）+ 10 k / 2 else（n-1）+10 k / 2-1 k桁のn番目の数値の後半は、前半の桁の逆になります。 kが奇数の場合は、数値の前半の最後の桁を切り捨てます。 アルゴリズム 番号nとkを初期化しま

このチュートリアルでは、n番目の五角数を見つけるプログラムを作成します。 五角数は、正多角形の形に配置された点または小石として表される数です。理解を深めるには、Wikiを参照してください。 n番目の五角数は（3 * n * n --n）/2です。 五角数の​​シリーズは、1、5、12、22、35、51、70、92 ... アルゴリズム 番号nを初期化します。 数式を使​​用して、n番目の五角数を見つけます。 結果の数値を印刷します。 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装です #include<bits/stdc++.h> using namespace

スマート数は、少なくとも3つの異なる素因数を含む数です。番号Nが与えられます。n番目のスマート番号を見つけます。 スマートナンバーシリーズは 30、42、60、66、70、78 ... アルゴリズム 番号Nを初期化します。 カウントを0に初期化します。 指定された数が素数であるかどうかをチェックする関数を記述します。 数値が賢いかどうかをチェックする関数を作成します。 最初のスマート番号が30であるため、30から繰り返すループを記述します。 素数関数を使用して、現在の番号がスマート番号であるかどうかを確認します。 スマートな数字を見つけたら、カウントを1つ増やします。 カウントがNに等

0より大きい数は、自然数と呼ばれます。自然数は 1、2、3、4、5、6、7 ... アルゴリズム 番号nを初期化します。 1からnまで繰り返すループを作成します。 数字を印刷します。 反復変数をインクリメントします。 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装です #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void printNaturalNumbers(int n) {    for (int i = 1; i <= n; i++) {       cou

バイナリ行列が与えられた場合、各セルから1を含む最も近いセルまでの最小距離を見つける必要があります。 例を見てみましょう。 入力 0 0 1 1 1 0 0 0 0 出力 1 1 0 0 0 1 1 1 2 最小距離は、現在のセル行-1セル行+現在のセル列-1セル列から最小の距離です。 アルゴリズム 目的のサイズのマトリックスを初期化します。 同じサイズの別の行列を初期化して、距離を保存します。 マトリックス全体を反復処理する 。 現在のセル値が1の場合、1から1までの距離は0であるため、距離を0に設定します 現在のセル値が0の場合 マトリックス全

数nが与えられているので、n未満の最も近い素数を見つける必要があります。 n-1からチェックを始めると、簡単に番号を見つけることができます。いくつかの例を見てみましょう。 入力 10 出力 7 アルゴリズム 番号nを初期化します。 n-1から1まで繰り返すループを作成します 最初に見つけた素数を返します 指定されたn未満の素数が見つからなかった場合は-1を返します 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装です #include <bits/stdc++.h> using namespace std; bool isPrime(int n) {  

ネオン数は、数の2乗の桁の合計が数と等しい数です。例を見てみましょう。 n =9 正方形=81 正方形の桁の合計=8+ 1 =9 つまり、9という数字はネオンの数字です。 与えられた番号がネオン番号であるかどうかを確認する必要があります。指定された番号がネオン番号の場合は、「はい」を印刷し、それ以外の場合は「いいえ」を印刷します。 アルゴリズム 番号nを初期化します。 数の2乗を見つけます。 正方形の桁の合計を求めます 正方形の桁の合計が指定された数と等しい場合、結果はtrueになり、そうでない場合はfalseになります。 実装 以下は、C++での上記のアルゴリズムの実装で