#practiceLinkDiv { görüntü: yok !önemli; }N tamsayı elemanlı bir dizi arr[] verildiğinde görev, bu dizinin tüm alt kümelerinin ortalamasının toplamını bulmaktır.
linux bir dosyayı düzenleme
Örnek:
Input : arr[] = [2 3 5]Recommended Practice Tüm alt kümelerin ortalamasının toplamı Deneyin!
Output : 23.33
Explanation : Subsets with their average are
[2] average = 2/1 = 2
[3] average = 3/1 = 3
[5] average = 5/1 = 5
[2 3] average = (2+3)/2 = 2.5
[2 5] average = (2+5)/2 = 3.5
[3 5] average = (3+5)/2 = 4
[2 3 5] average = (2+3+5)/3 = 3.33
Sum of average of all subset is
2 + 3 + 5 + 2.5 + 3.5 + 4 + 3.33 = 23.33
Naif yaklaşım: Naif bir çözüm, tüm olası alt kümeleri yineleyerek bir sonuç elde etmektir. ortalama hepsini tek tek toplayın, ancak bu üstel zaman alacaktır ve daha büyük diziler için mümkün olmayacaktır.
Örnek alarak bir model elde edebiliriz
arr = [a0 a1 a2 a3]
sum of average =
a0/1 + a1/1 + a2/2 + a3/1 +
(a0+a1)/2 + (a0+a2)/2 + (a0+a3)/2 + (a1+a2)/2 +
(a1+a3)/2 + (a2+a3)/2 +
(a0+a1+a2)/3 + (a0+a2+a3)/3 + (a0+a1+a3)/3 +
(a1+a2+a3)/3 +
(a0+a1+a2+a3)/4
If S = (a0+a1+a2+a3) then above expression
can be rearranged as below
sum of average = (S)/1 + (3*S)/2 + (3*S)/3 + (S)/4
Paylarla birlikte katsayı şu şekilde açıklanabilir: K elemanlı alt kümeler üzerinde yineleme yaptığımızı varsayalım, sonra payda K olacak ve pay r*S olacaktır; burada 'r', aynı boyuttaki alt kümeler üzerinde yinelenirken belirli bir dizi öğesinin kaç kez ekleneceğini belirtir. İncelemeyle r'nin nCr(N - 1 n - 1) olacağını görebiliriz, çünkü toplama bir öğeyi yerleştirdikten sonra (N - 1) öğelerden (n - 1) öğe seçmemiz gerekir, böylece her öğe nCr(N - 1 n - 1) frekansına sahip olacak ve tüm öğeler toplamda eşit sayıda yer aldığından aynı boyuttaki alt kümeleri göz önünde bulundurarak bu aynı zamanda S'nin frekansı olacak ve son ifadedeki pay olacaktır.
Aşağıdaki kodda nCr dinamik programlama yöntemi kullanılarak uygulanır bununla ilgili daha fazlasını buradan okuyabilirsiniz
C++// C++ program to get sum of average of all subsets #include
// java program to get sum of // average of all subsets import java.io.*; class GFG { // Returns value of Binomial // Coefficient C(n k) static int nCr(int n int k) { int C[][] = new int[n + 1][k + 1]; int i j; // Calculate value of Binomial // Coefficient in bottom up manner for (i = 0; i <= n; i++) { for (j = 0; j <= Math.min(i k); j++) { // Base Cases if (j == 0 || j == i) C[i][j] = 1; // Calculate value using // previously stored values else C[i][j] = C[i - 1][j - 1] + C[i - 1][j]; } } return C[n][k]; } // method returns sum of average of all subsets static double resultOfAllSubsets(int arr[] int N) { // Initialize result double result = 0.0; // Find sum of elements int sum = 0; for (int i = 0; i < N; i++) sum += arr[i]; // looping once for all subset of same size for (int n = 1; n <= N; n++) /* each element occurs nCr(N-1 n-1) times while considering subset of size n */ result += (double)(sum * (nCr(N - 1 n - 1))) / n; return result; } // Driver code to test above methods public static void main(String[] args) { int arr[] = { 2 3 5 7 }; int N = arr.length; System.out.println(resultOfAllSubsets(arr N)); } } // This code is contributed by vt_m
// C# program to get sum of // average of all subsets using System; class GFG { // Returns value of Binomial // Coefficient C(n k) static int nCr(int n int k) { int[ ] C = new int[n + 1 k + 1]; int i j; // Calculate value of Binomial // Coefficient in bottom up manner for (i = 0; i <= n; i++) { for (j = 0; j <= Math.Min(i k); j++) { // Base Cases if (j == 0 || j == i) C[i j] = 1; // Calculate value using // previously stored values else C[i j] = C[i - 1 j - 1] + C[i - 1 j]; } } return C[n k]; } // method returns sum of average // of all subsets static double resultOfAllSubsets(int[] arr int N) { // Initialize result double result = 0.0; // Find sum of elements int sum = 0; for (int i = 0; i < N; i++) sum += arr[i]; // looping once for all subset // of same size for (int n = 1; n <= N; n++) /* each element occurs nCr(N-1 n-1) times while considering subset of size n */ result += (double)(sum * (nCr(N - 1 n - 1))) / n; return result; } // Driver code to test above methods public static void Main() { int[] arr = { 2 3 5 7 }; int N = arr.Length; Console.WriteLine(resultOfAllSubsets(arr N)); } } // This code is contributed by Sam007
<script> // javascript program to get sum of // average of all subsets // Returns value of Binomial // Coefficient C(n k) function nCr(n k) { let C = new Array(n + 1); for (let i = 0; i <= n; i++) { C[i] = new Array(k + 1); for (let j = 0; j <= k; j++) { C[i][j] = 0; } } let i j; // Calculate value of Binomial // Coefficient in bottom up manner for (i = 0; i <= n; i++) { for (j = 0; j <= Math.min(i k); j++) { // Base Cases if (j == 0 || j == i) C[i][j] = 1; // Calculate value using // previously stored values else C[i][j] = C[i - 1][j - 1] + C[i - 1][j]; } } return C[n][k]; } // method returns sum of average of all subsets function resultOfAllSubsets(arr N) { // Initialize result let result = 0.0; // Find sum of elements let sum = 0; for (let i = 0; i < N; i++) sum += arr[i]; // looping once for all subset of same size for (let n = 1; n <= N; n++) /* each element occurs nCr(N-1 n-1) times while considering subset of size n */ result += (sum * (nCr(N - 1 n - 1))) / n; return result; } let arr = [ 2 3 5 7 ]; let N = arr.length; document.write(resultOfAllSubsets(arr N)); </script>
// PHP program to get sum // of average of all subsets // Returns value of Binomial // Coefficient C(n k) function nCr($n $k) { $C[$n + 1][$k + 1] = 0; $i; $j; // Calculate value of Binomial // Coefficient in bottom up manner for ($i = 0; $i <= $n; $i++) { for ($j = 0; $j <= min($i $k); $j++) { // Base Cases if ($j == 0 || $j == $i) $C[$i][$j] = 1; // Calculate value using // previously stored values else $C[$i][$j] = $C[$i - 1][$j - 1] + $C[$i - 1][$j]; } } return $C[$n][$k]; } // method returns sum of // average of all subsets function resultOfAllSubsets($arr $N) { // Initialize result $result = 0.0; // Find sum of elements $sum = 0; for ($i = 0; $i < $N; $i++) $sum += $arr[$i]; // looping once for all // subset of same size for ($n = 1; $n <= $N; $n++) /* each element occurs nCr(N-1 n-1) times while considering subset of size n */ $result += (($sum * (nCr($N - 1 $n - 1))) / $n); return $result; } // Driver Code $arr = array( 2 3 5 7 ); $N = sizeof($arr) / sizeof($arr[0]); echo resultOfAllSubsets($arr $N) ; // This code is contributed by nitin mittal. ?> # Python3 program to get sum # of average of all subsets # Returns value of Binomial # Coefficient C(n k) def nCr(n k): C = [[0 for i in range(k + 1)] for j in range(n + 1)] # Calculate value of Binomial # Coefficient in bottom up manner for i in range(n + 1): for j in range(min(i k) + 1): # Base Cases if (j == 0 or j == i): C[i][j] = 1 # Calculate value using # previously stored values else: C[i][j] = C[i-1][j-1] + C[i-1][j] return C[n][k] # Method returns sum of # average of all subsets def resultOfAllSubsets(arr N): result = 0.0 # Initialize result # Find sum of elements sum = 0 for i in range(N): sum += arr[i] # looping once for all subset of same size for n in range(1 N + 1): # each element occurs nCr(N-1 n-1) times while # considering subset of size n */ result += (sum * (nCr(N - 1 n - 1))) / n return result # Driver code arr = [2 3 5 7] N = len(arr) print(resultOfAllSubsets(arr N)) # This code is contributed by Anant Agarwal.
Çıkış
63.75
Zaman Karmaşıklığı: Açık3)
Yardımcı Alan: Açık2)
Verimli Yaklaşım: Alan Optimizasyonu O(1)
Yukarıdaki yaklaşımın alan karmaşıklığını optimize etmek için matrisin tamamına olan ihtiyacı ortadan kaldıran daha verimli bir yaklaşım kullanabiliriz. C[][] Binom katsayılarını saklamak için. Bunun yerine, gerektiğinde doğrudan binom katsayısını hesaplamak için bir kombinasyon formülü kullanabiliriz.
Uygulama adımları:
- Dizinin elemanları üzerinde yineleme yapın ve tüm elemanların toplamını hesaplayın.
- 1'den N'ye kadar her alt küme boyutu üzerinde yineleme yapın.
- Döngünün içinde şunu hesaplayın: ortalama elemanların toplamının alt küme boyutu için binom katsayısıyla çarpımı. Hesaplanan ortalamayı sonuca ekleyin.
- Nihai sonucu döndürün.
Uygulama:
C++#include
import java.util.Arrays; public class Main { // Method to calculate binomial coefficient C(n k) static int binomialCoeff(int n int k) { int res = 1; // Since C(n k) = C(n n-k) if (k > n - k) k = n - k; // Calculate value of [n * (n-1) * ... * (n-k+1)] / [k * (k-1) * ... * 1] for (int i = 0; i < k; i++) { res *= (n - i); res /= (i + 1); } return res; } // Method to calculate the sum of the average of all subsets static double resultOfAllSubsets(int arr[] int N) { double result = 0.0; int sum = 0; // Calculate the sum of elements for (int i = 0; i < N; i++) sum += arr[i]; // Loop for each subset size for (int n = 1; n <= N; n++) result += (double) (sum * binomialCoeff(N - 1 n - 1)) / n; return result; } // Driver code to test the above methods public static void main(String[] args) { int arr[] = {2 3 5 7}; int N = arr.length; System.out.println(resultOfAllSubsets(arr N)); } }
using System; public class MainClass { // Method to calculate binomial coefficient C(n k) static int BinomialCoeff(int n int k) { int res = 1; // Since C(n k) = C(n n-k) if (k > n - k) k = n - k; // Calculate value of [n * (n-1) * ... * (n-k+1)] / [k * (k-1) * ... * 1] for (int i = 0; i < k; i++) { res *= (n - i); res /= (i + 1); } return res; } // Method to calculate the sum of the average of all subsets static double ResultOfAllSubsets(int[] arr int N) { double result = 0.0; int sumVal = 0; // Calculate the sum of elements for (int i = 0; i < N; i++) sumVal += arr[i]; // Loop for each subset size for (int n = 1; n <= N; n++) result += (double)(sumVal * BinomialCoeff(N - 1 n - 1)) / n; return result; } // Driver code to test the above methods public static void Main() { int[] arr = { 2 3 5 7 }; int N = arr.Length; Console.WriteLine(ResultOfAllSubsets(arr N)); } }
// Function to calculate binomial coefficient C(n k) function binomialCoeff(n k) { let res = 1; // Since C(n k) = C(n n-k) if (k > n - k) k = n - k; // Calculate value of [n * (n-1) * ... * (n-k+1)] / [k * (k-1) * ... * 1] for (let i = 0; i < k; i++) { res *= (n - i); res /= (i + 1); } return res; } // Function to calculate the sum of the average of all subsets function resultOfAllSubsets(arr) { let result = 0.0; let sum = arr.reduce((acc val) => acc + val 0); // Loop for each subset size for (let n = 1; n <= arr.length; n++) { result += (sum * binomialCoeff(arr.length - 1 n - 1)) / n; } return result; } const arr = [2 3 5 7]; console.log(resultOfAllSubsets(arr));
# Method to calculate binomial coefficient C(n k) def binomialCoeff(n k): res = 1 # Since C(n k) = C(n n-k) if k > n - k: k = n - k # Calculate value of [n * (n-1) * ... * (n-k+1)] / [k * (k-1) * ... * 1] for i in range(k): res *= (n - i) res //= (i + 1) return res # Method to calculate the sum of the average of all subsets def resultOfAllSubsets(arr N): result = 0.0 sum_val = 0 # Calculate the sum of elements for i in range(N): sum_val += arr[i] # Loop for each subset size for n in range(1 N + 1): result += (sum_val * binomialCoeff(N - 1 n - 1)) / n return result # Driver code to test the above methods arr = [2 3 5 7] N = len(arr) print(resultOfAllSubsets(arr N))
Çıkış
63.75 Zaman Karmaşıklığı: Ç(n^2)
Yardımcı Alan: Ç(1)