倒水问题中如何通过优化算法减少重复计算，并提升执行效率？请结合C++或Java语言具体分析。

在CSDN编程大赛中遇到的倒水问题中，减少重复计算并提高算法效率的关键在于算法设计。首先，需要明确问题的本质是通过整数除法和模运算来检查是否存在一种方式，使得每个容器都恰好装满指定的水量。

参考资源链接：[倒水问题解法探讨：CSDN编程大赛经典挑战](https://wenku.csdn.net/doc/4j1w293yv5?spm=1055.2569.3001.10343)

为了解决这个问题，我们可以采用贪心算法结合动态规划的策略。在C++或Java中，我们可以通过记录已经计算过的状态来避免重复计算。具体来说，我们可以使用一个HashMap或Map来存储已经计算过的结果，其中键为一个表示当前容器水量状态的整数，值为布尔类型，表示是否能够达到目标水量。

在具体实现时，递归函数可以增加一个参数来记录当前的容器状态，每次递归调用时，先检查当前状态是否已经存在，如果存在，则直接返回存储的结果；如果不存在，则进行计算，并将结果存储在HashMap或Map中。这样的备忘录技术可以显著减少重复计算，提升算法效率。

此外，算法中应该注意边界条件的处理，比如输入的容器容量a、b、c必须是正整数，并且当其中一个容器容量为0时，问题退化为是否能直接装满其他两个容器。同时，需要考虑时间复杂度和空间复杂度的平衡，合理选择数据结构和存储方式。

在C++中，我们可能会使用std::unordered_map来存储备忘录，而在Java中则使用HashMap。这里提供一个简化的C++伪代码示例，以供参考：

std::unordered_map<int, bool> memo;
bool can(int a, int b, int c, int d) {
    if (d == 0) return true;
    if (d < 0) return false;
    int status = (a << 16) | (b << 8) | c; // 用一个整数表示状态
    if (memo.find(status) != memo.end()) {
        return memo[status];
    }
    // 逻辑判断和递归调用
    bool result = ...;
    memo[status] = result;
    return result;
}

这段代码通过一个整数来唯一标识当前容器的水量状态，并在HashMap中查找和存储结果，以减少重复计算。

通过这种方式，我们可以有效地优化倒水问题的算法，使其在实际的编程应用中更加高效。欲了解更多细节和优化技巧，推荐阅读《倒水问题解法探讨：CSDN编程大赛经典挑战》一书，该书不仅包含了多种解决方案，还深入探讨了优化策略和潜在的挑战。

参考资源链接：[倒水问题解法探讨：CSDN编程大赛经典挑战](https://wenku.csdn.net/doc/4j1w293yv5?spm=1055.2569.3001.10343)