在矩阵中找到(X，Y)邻居的位置？ - 腾讯云开发者社区

最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...QQ:2835809579 原题：定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：

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2025-02-25：统计 X 和 Y 频数相等的子矩阵数量。用go语言，给定一个二维字符矩阵 grid，元素可以是 ‘X‘、‘

2025-02-25：统计 X 和 Y 频数相等的子矩阵数量。用go语言，给定一个二维字符矩阵 grid，元素可以是 'X'、'Y' 或 '.'。...请计算满足以下条件的子矩阵的数量： 1.包含矩阵的左上角元素 grid[0][0]。 2.在所选子矩阵中，'X' 和 'Y' 的数量相等。 3.至少包含一个 'X'。...2.创建一个长度与 grid[0] 相同的二维数组 colCnt，用于存储每列中 'X' 和 'Y' 的出现次数。...，更新当前列对应的 'X' 或 'Y' 的出现次数。 3.2.2.更新当前列中 'X' 和 'Y' 的总和。 3.2.3.如果 s0 大于 0 且 s0 等于 s1，则增加符合条件的子矩阵数量。...4.返回子矩阵的数量 ans。总的时间复杂度： • 遍历二维字符矩阵需要 O(rows * columns) 的时间复杂度，即 O(n*m)，其中 n 和 m 分别为矩阵的行数和列数。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Faiss向量数据库

搜索~ 可以在索引上执行的基本搜索操作是k最近邻搜索，即对于每个查询向量，k在数据库中找到其最近的邻居。...此操作的结果可以方便地存储在大小为nq-by-的整数矩阵中k，其中第 i 行包含查询向量 i 的邻居的 ID，按距离递增排序。...I：也是一个数组，但它包含的是最近邻居在索引中的位置或索引。结果：由于索引中未添加任何向量，因此无法进行有效的相似性搜索。在实际应用中，我们需要先将向量添加到索引中，然后才能进行搜索操作。...在搜索时，仅将查询 x 所在的单元中包含的数据库向量 y 和一些相邻的向量与查询向量进行比较。这是通过IndexIVFFlat索引完成的。...每个单元由一个质心定义，找到向量所在的 Voronoi 单元就是在质心集合中找到向量的最近邻居。这是另一个索引的任务，通常是IndexFlatL2。

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2022-11-24：小团在地图上放了3个定位装置，想依赖他们进行定位！地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)

2022-11-24：小团在地图上放了3个定位装置，想依赖他们进行定位！地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，每个值均在1,n内。...小团在(a,b)位置放了一个信标，每个定位装置会告诉小团它到信标的曼哈顿距离，也就是对于每个点，小团知道|xi-a|+|yi-b|求信标位置，信标不唯一，输出字典序最小的。...输出最小字典序的信标位置。1 的，小圆周要快些，宽度优先遍历。代码用golang编写。...y)_, ok := visited[key]if (distance(x, y, c) == r) && !...ok {*queue = append(*queue, []int{x, y})visited[key] = struct{}{}}}func distance(x, y int, c []int) int

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2022-10-03：给定一个正数n，比如6 表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,6 ＜0 或者＞6 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0＜= x，y

2022-10-03：给定一个正数n，比如6表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,66 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0x，y 在x的位置，它的目的地是...y的位置，比如x = 1, y = 3给定一个字符串s，比如 : rrlrlr任何一个s的子序列，对应着一种运动轨迹，r表示向右，l表示向左比如一开始小人在1位置，"rlr"是s的一个子序列那么运动轨迹是...：1 -> 2 -> 1 -> 2求，s中有多少个字面值不同的子序列，能让小人从x走到y，走的过程中完全不走出0到n的区域。...相同字面值的子序列算一种，比如s中，有很多个rr的子序列，但是算一个，数据规模 : s串长度 x,y,n x: i32, y: i32) -> i32 { // all[i] : 让小人来到i位置的不同字面值的子序列数量

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PNAS：模拟微生物群落互作及生命游戏在R中的实现

start = matrix(data=d,ncol=size,nrow=size) ### 求下一个状态时格子周围值的和： fun = function(m,x,y,size){ # m为当前状态的矩阵...；x和y为坐标；size为矩阵大小 fun.sum = 0 for (i in c(x-1,x,x+1)){ #依次遍历一个格子周围3x3的邻居格子 for (j in c(y-1,y,...y+1)){ #如果格子在角落或者边，则邻居的值直接为0 if (i > 0 & i 0 & j 的邻居在4个及以上，则该细胞在下一次状态将死亡； #稳定：如果细胞的邻居为2个或3个，则下一次状态为稳定存活； #复活...：如果某位置原无细胞存活，而该位置的邻居为2个或3个，则该位置将复活一个细胞。

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图论算法基础（修订版）

比如还是刚才那幅图：用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下：邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...邻接矩阵则是一个二维布尔数组，我们权且称为matrix，如果节点x和y是相连的，那么就把matrix[x][y]设为true（上图中绿色的方格代表true）。...如果用代码的形式来表现，邻接表和邻接矩阵大概长这样： // 邻接矩阵 // graph[x] 存储 x 的所有邻居节点 List[] graph; // 邻接矩阵 // matrix...如果用代码的形式来表现，大概长这样： // 邻接矩阵 // graph[x] 存储 x 的所有邻居节点以及对应的权重 List[] graph; // 邻接矩阵 // matrix[x]...如果连接无向图中的节点x和y，把matrix[x][y]和matrix[y][x]都变成true不就行了；邻接表也是类似的操作，在x的邻居列表里添加y，同时在y的邻居列表里添加x。

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LeetCode 542. 01 矩阵（BFS && DP）

题目给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。两个相邻元素间的距离为 1 。...给定矩阵中至少有一个元素是 0。矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...visited[x][y]) { if(matrix[x][y] !...visited[x][y] && matrix[x][y] !...2.2 DP动态规划 dist[i][j]dist[i][j]dist[i][j] 表示该位置到0的最短距离一个点1到0的最短距离可以从他的4个邻居中+1得到（取最小的）所有0点的最短距离 distdistdist

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数据结构与算法第一期:机器人的运动范围

访问能访问的路径。因此需要一个visited标记，走过路径不需要（螺旋矩阵）需要回溯，换个方向（邻居/子节点）这里根本矩阵结构，完全是输入坐标，只跟坐标有关系。不需要获取矩阵元素值。...迷路的机器人机器人只能向下或向右移动，但不能走到一些被禁止的网格（有障碍物）从一个位置到一个位置，不能遍历全部呀、迷路的机器人告诉你重点位置，遍历提前结束。...2 螺旋矩阵每个点移动方向不一样，在非递归遍历需要全局遍历dirction来标记，在dfs中缺没有使用。随便尝试的 a -b 有方向的，隐藏了一个概念， a 遍历过不需要访问。...(y) >sum { return 0 } visited[x][y] =true; return 1+dfs(x, y+1) + dfs(x+1, y) } // 计算一个数的各个位数之和...+postion[i][0]; int nextY =cur.y +postion[i][1]; //约束条件：通过移动位置寻找邻居,这个是计算出来的。

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图神经网络 GNN GAT & GCN（一）

它相当于对 (x, y) 这个位置的周边8个方向的邻居，做了加权求和。在图结构中我们没法固定窗口，不过也可以用把邻居信息加权求和的思想来聚合信息。...MoNET 通过定义某个权重的方式来决定节点与节点之间的距离。我们用 u(x, y) 来表示节点 x 到节点 y 的权重。它是一个二维的向量，维度取值为 ? 。...到下一层聚合的时候，我们会用一个全连接层将u(x,y)转换再乘上当前节点隐层做加权求和。这个 u(x, y) 我们也可以定义成别的，让模型能自动学到的权重。 ? GAT 是在 MoNET 上的延续。...它邻居之间边的权重 u(x, y) 是模型自动学出来的。 ? GAT 具体的做法是，对于某个节点，它的下一层嵌入是该节点对其邻居做自注意力的结果。这个自注意力得分就是边的距离权重。 ?...分析方式是我们用这个向量 A 与 A 中的某个特定成分做内积，得到 ? 。 ? 以上是在空间域上的，基向量一般是空间坐标轴 x, y, z。在频域上的基向量一般为 cos 和 sin。 ?

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【TVM 三代优化巡礼】在X86上将普通的矩阵乘法算子提速90倍

本文的优化只关注在单核心上，后面的程序都使用 os.environ['TVM_NUM_THREADS']=str(1) 将程序绑定在一个CPU核心上。 0x3....我们先补充一下TVM以默认Schedule运行矩阵乘的TIR，对应的实验代码在https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn/blob/main/optimize_gemm...从TIR我们看到矩阵A被分成的小块，矩阵B被分成的小块，矩阵C被分成的小块，然后对C的每一个小块应用Naive的矩阵乘法。下面的代码是脚本种如何设置这个Schedule的。...ki, mi, ni)）来说，唯一的变化就是交换了和的位置，这有效果吗？...Array Packing（数据重排）我们先看一下要在矩阵乘法的张量表达式中加入Array Packing的Schedule是怎么做的： # 计算C(M, N) = A(M, K) x B(K, N

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一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。...于此我们看到，当无法判定当前待分类点是从属于已知分类中的哪一类时，我们可以依据统计学的理论看它所处的位置特征，衡量它周围邻居的权重，而把它归为(或分配)到权重更大的那一类。...D(X)=\sqrt{(X-u)^TS^{-1}(X_i-X_j)}] 若协方差矩阵是单位矩阵（各个样本向量之间独立同分布）,则公式就成了,也就是欧氏距离了： !...D(X_i,X_j)=\sqrt{(X_i-X_j)^T(X_i-X_j)}) 若协方差矩阵是对角矩阵，公式变成了标准化欧氏距离。马氏距离的优缺点：量纲无关，排除变量之间的相关性的干扰。....jpg] 在D的新右子树中，找X坐标最小的结点，这里为H，H代替D的位置， [quesbase64155377920028856740.jpg] 在D的右子树中找到一个Y坐标最小的值，这里是I，将I代替原先

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为什么我没写过「图」相关的算法？

比如还是刚才那幅图：用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下：邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...邻接矩阵则是一个二维布尔数组，我们权且成为matrix，如果节点x和y是相连的，那么就把matrix[x][y]设为true。如果想找节点x的邻居，去扫一圈matrix[x][..]就行了。...很简单呀：如果是邻接表，我们不仅仅存储某个节点x的所有邻居节点，还存储x到每个邻居的权重，不就实现加权有向图了吗？...也很简单，所谓的「无向」，是不是等同于「双向」？如果连接无向图中的节点x和y，把matrix[x][y]和matrix[y][x]都变成true不就行了；邻接表也是类似的操作。...这个visited数组的操作很像回溯算法做「做选择」和「撤销选择」，区别在于位置，回溯算法的「做选择」和「撤销选择」在 for 循环里面，而对visited数组的操作在 for 循环外面。

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2022-10-05：在一个 n x n 的整数矩阵 grid 中，每一个方格的值 grid 表示位置 (i, j) 的平台高度。当开始下雨时，

2022-10-05：在一个 n x n 的整数矩阵 grid 中，每一个方格的值 gridi 表示位置 (i, j) 的平台高度。当开始下雨时，在时间为 t 时，水池中的水位为 t 。...你可以从一个平台游向四周相邻的任意一个平台，但是前提是此时水位必须同时淹没这两个平台。假定你可以瞬间移动无限距离，也就是默认在方格内部游动是不耗时的。当然，在你游泳的时候你必须待在坐标方格里面。...你从坐标方格的左上平台 (0，0) 出发。返回你到达坐标方格的右下平台 (n-1, n-1) 所需的最少时间。

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一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。...于此我们看到，当无法判定当前待分类点是从属于已知分类中的哪一类时，我们可以依据统计学的理论看它所处的位置特征，衡量它周围邻居的权重，而把它归为(或分配)到权重更大的那一类。...X_j)=\sqrt{(X_i-X_j)^T(X_i-X_j)}D(Xi,Xj)=(Xi−Xj)T(Xi−Xj) 若协方差矩阵是对角矩阵，公式变成了标准化欧氏距离。...这里是D，并将D的左子树转为它的右子树，D代替先前C的位置，如下图： ? 在D的新右子树中，找X坐标最小的结点，这里为H，H代替D的位置， ?...在D的右子树中找到一个Y坐标最小的值，这里是I，将I代替原先H的位置，从而A结点从图中顺利删除，如下图所示： ? 从K-D树中删除一个结点是代价很高的，很清楚删除子树的根受到子树中结点个数的限制。

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用python实现K-近邻算法改进约会网站的配对效果

摘自：《机器学习实战》，用python编写的（需要matplotlib和numpy库）　　海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她没有从中找到喜欢的人。...计算机需要从txt文档中读取数据，并把数据进行格式化，也就是说存到矩阵中，用矩阵来承装这些数据，这样才能使用计算机处理。　　需要两个矩阵：一个承装三个特征数据，一个承装对应的分类。...----4.设计算法：用kNN算法　　k-近邻算法的目的就是找到新数据的前k个邻居，然后根据邻居的分类来确定该数据的分类。　　首先要解决的问题，就是什么是邻居？...那么此时的距离就是点的距离：　　A点(x1, x2, x3)，B点(y1, y2, y3)，这两个点的距离就是：(x1-y1)^2+(x2-y2)^2+(x3-y3)^2的平方根。...通过测试代码我们可以在回忆一下这个例子的整体过程：读取txt文件，提取里面的数据到datingDataMat、datingLabels；归一化数据，得到归一化的数据矩阵；测试数据不止一个，这里需要一个循环

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kNN算法——帮你找到身边最相近的人

该算法对新数据点进行预测，就是在训练数据集中找到最接近的数据点——其“最近邻居”。...同样，我们也可以考虑任意数量k个邻居，而不是只考虑一个最近的邻居。这是k-NN算法名称的由来。在考虑多个邻居时，我们使用投票的方式来分配标签。...A，称为dataSet的训练样例的完整矩阵，称为labels的标签向量，以及k——在投票中使用的最近邻居的数量。...= iris.data y = iris.target# 将其按照一定的比例划分为训练集和测试集（random_state=0 保证每次运行分割得到一样的训练集和测试集）X_train, X_test,...y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)# 设定邻居个数 clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors

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机器学习的敲门砖：kNN算法（上）

其实不是简单的排序，因为我们把只将距离排大小是没有意义的，我们要知道距离最小的k个点是在样本集中的位置。...，没有返回值，模型就存储在kNN_classifier实例中kNN_classifier.fit(X_train, y_train)# kNN进行预测predict，需要传入一个矩阵，而不能是一个数组。...用于预测的权重参数，可选参数如下： uniform : 统一的权重. 在每一个邻居区域里的点的权重都是一样的。 distance : 权重点等于他们距离的倒数。...metric（矩阵）: string or callable, 默认为 ‘minkowski’。用于树的距离矩阵。默认为闵可夫斯基空间，如果和p=2一块使用相当于使用标准欧几里得矩阵....所有可用的矩阵列表请查询 DistanceMetric 的文档。 metric_params（矩阵参数）: dict, 可选参数(默认为 None)。给矩阵方法使用的其他的关键词参数。

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机器学习的敲门砖：kNN算法（上）

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用javascript分类刷leetcode24.其他类型题(图文视频讲解)1

矩阵置零（ medium）给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用原地算法。...该图在测试用例中使用邻接列表表示。邻接列表是用于表示有限图的无序列表的集合。每个列表都描述了图中节点的邻居集。给定节点将始终是图中的第一个节点（值为 1）。...矩形重叠（easy）矩形以列表 x1, y1, x2, y2 的形式表示，其中 (x1, y1) 为左下角的坐标，(x2, y2) 是右上角的坐标。矩形的上下边平行于 x 轴，左右边平行于 y 轴。...; const [x3, y3, x4, y4] = rec2; return !...(x1 >= x4 || x3 >= x2 || y3 >= y2 || y1 >= y4);};89.

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C语言：定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。

2025-02-25：统计 X 和 Y 频数相等的子矩阵数量。用go语言，给定一个二维字符矩阵 grid，元素可以是 ‘X‘、‘

Faiss向量数据库

2022-11-24：小团在地图上放了3个定位装置，想依赖他们进行定位！地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)

2022-10-03：给定一个正数n，比如6 表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,6 ＜0 或者＞6 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0＜= x，y

PNAS：模拟微生物群落互作及生命游戏在R中的实现

图论算法基础（修订版）

LeetCode 542. 01 矩阵（BFS && DP）

数据结构与算法第一期:机器人的运动范围

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一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

为什么我没写过「图」相关的算法？

2022-10-05：在一个 n x n 的整数矩阵 grid 中，每一个方格的值 grid 表示位置 (i, j) 的平台高度。当开始下雨时，

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