关于#c++#的问题：c++编程


#include 
#include 
using namespace std;

void hanoi(int n, char a, char b, char c, int &ab, int &ac, int &ba, int &bc, int &ca, int &cb) {
    if (n == 1) {
        if (a == 'A' && c == 'B') ab++;
        else if (a == 'A' && c == 'C') ac++;
        else if (a == 'B' && c == 'A') ba++;
        else if (a == 'B' && c == 'C') bc++;
        else if (a == 'C' && c == 'A') ca++;
        else if (a == 'C' && c == 'B') cb++;
        return;
    }
    hanoi(n-1, a, c, b, ab, ac, ba, bc, ca, cb);
    if (a == 'A' && c == 'B') ab++;
    else if (a == 'A' && c == 'C') ac++;
    else if (a == 'B' && c == 'A') ba++;
    else if (a == 'B' && c == 'C') bc++;
    else if (a == 'C' && c == 'A') ca++;
    else if (a == 'C' && c == 'B') cb++;
    hanoi(n-1, b, a, c, ab, ac, ba, bc, ca, cb);
}

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    int ab = 0, ac = 0, ba = 0, bc = 0, ca = 0, cb = 0;
    hanoi(n, 'A', 'B', 'C', ab, ac, ba, bc, ca, cb);
    printf("%d\n%d\n%d\n%d\n%d\n%d",ab,ac,ba,bc,ca,cb);
    return 0;
}

代码运行超时，时间复杂度为O(n^3);
没有想法了，有谁能帮帮我。

基于new Bing的编写：
这里使用了数组 move 来记录每种移动方式出现的次数，通过移动指针来定位数组中的位置。在函数 hanoi 中，通过传递指向 move 数组的指针，可以减少内存占用和读写操作的次数，提高代码效率。同时，使用位运算来进行数字的比较和计算，减少程序运行时间。最终输出六种移动方式出现的次数即可。


#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

void hanoi(int n, int* move) {
    if (n == 1) {
        move[0]++;
        return;
    }
    hanoi(n-1, move);
    move[0]++;
    hanoi(n-1, move+((1<<n)-1));
}

int main() {
    int n, cnt = 1;
    cin >> n;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        cnt = (cnt << 1) + 1;
    }
    int* move = new int[cnt]();
    hanoi(n, move);
    printf("%d\n%d\n%d\n%d\n%d\n%d", move[1], move[2], move[3], move[4], move[5], move[6]);
    delete[] move;
    return 0;
}


def sum_n(n):  
    result = 0  
    for i in range(1, n+1):  
        result += i  
    return result

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7785601
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：c语言最短路径（O（N^3））
以下回答来自chatgpt:
针对问题：C++编程的时间复杂度问题，如果代码的时间复杂度达到O(n^3)，该如何进行优化？
首先，当时间复杂度很高时，我们需要考虑是否存在算法上的优化，比如改用更高效的算法或者数据结构。如果实在不存在更优的算法和数据结构，我们就需要从代码层面入手，尝试减少不必要的循环和计算。
下面以常见的时间复杂度问题作为例子：
1. 时间复杂度达到O(n^2)的问题，如何进行优化？
如果是双重循环导致时间复杂度达到O(n^2)，可以考虑以下几个方案：
1）尽量避免双重循环，将嵌套循环拆分成多个单独的循环，或者想办法将问题拆分成多个小问题进行解决。
2）减少循环体内部的操作次数，尽量在一次循环中完成多个操作，而不是分散在多个嵌套循环中进行。
3）使用一些优化算法，比如分治思想、动态规划、贪心算法等等，使复杂度降低到O(nlogn)或者更低。
1. 时间复杂度达到O(nlogn)的问题，如何进行优化？
常见的O(nlogn)算法有快速排序、归并排序、堆排序等等，如果运行时间过长，可以考虑以下几个方案：
1）优化排序算法，比如将快排改为归并排序，或者使用一些排序优化技巧，如递归改成迭代，或者避免递归栈空间的使用。
2）如果排序算法已经无法优化，可以考虑是否可以更换数据结构，比如使用二叉树、哈希表等，使查找时间变为O(1)。
3）并行化算法，使用多线程或多进程等技术，将复杂度降低到O(logn)或O(1)。
1. 时间复杂度达到O(n^3)的问题，如何进行优化？
如果双重循环和嵌套循环的情况下，最外层循环也是一个O(n)的复杂度，那么整体的复杂度就会达到O(n^3)，这种情况下可以考虑以下几个方案：
1）尽量避免三重及以上循环，将代码拆分成多个子任务，使用每个任务独立的线程或进程运行。
2）使用并行化算法，或将其转换为O(n^2)或O(nlogn)的复杂度，如使用分治法或拆分成多个子问题进行解决。
3）结果的重复计算导致时间复杂度高，可以考虑使用缓存等机制避免重复计算。
综上所述，对于时间复杂度较高的问题，我们可以从算法、数据结构和代码层面三个方面入手优化，提高算法的效率和程序的性能。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^