题目：求矩阵主对角线元素及副对角线元素之和 答案： #include int main() { int i,j; int a[3][3]; int s = 0,t = 0;...0;i < 3;i++){ t += a[i][3-i-1]; //注意这里 } printf("%d %d",s,t); return 0 ; } 分析：此题目关键在于副对角线数字的求和如何表示...拔高：此题目可以扩展成多维数组，也可以扩展成自行指定矩阵数字按序自增。...矩阵变化类题目一般是找规律，如果没有找到规律，尽量把给出的测试用例先实现，或许可以case 10%-20%，即便最后没有case 100%，也会酌情给分。...（说明：case 20%就是有20%的测试用例通过） 如果喜欢我的文章，欢迎关注、点赞和转发，下面可以留言~~~
By 张旭 CaesarChang 合作 : root121toor@gmail.com 关注我 带你看更多好的技术知识和面试题 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。...题解: 只需要注意[i][i ] 然后另一个对角线上慢的[i][n-i-1] 求和 class Solution { public int diagonalSum(int[]
矩阵对角线元素的和) https://leetcode-cn.com/problems/matrix-diagonal-sum/ 题目描述 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和。...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。 ...示例 1： 输入：mat = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 输出：25 解释：对角线的和为：1 + 5 + 9 + 3 +...7 = 25 请注意，元素 mat[1][1] = 5 只会被计算一次。
/* 功能：元素对角线之和 日期：2013-05-26 */ #include #include #include #define LEN...3 int main(void) { int A[LEN][LEN]={0}; int i,j; int sum1=0; int sum2=0; //请输入第i行第j列的数 for(i=...//主对角线之和 printf("主对角线之和为："); for(i=0,j=0;i<LEN;i++,j=i) { sum1 += A[i][j]; } printf("%dn",sum1)...; //副对角线之和为 printf("副对角线之和为："); for(i=LEN-1,j=0;j<LEN;i--,j++) { sum2 += A[i][j]; } printf("%dn"...,sum2); //输出矩阵 printf("矩阵如下：n"); for(i=0;i<LEN;i++) { for(j=0;j<LEN;j++) { printf("%d ",A[i][j]
矩阵对角线求和 1.题目描述 求一个3×3矩阵对角线元素之和。...2.格式与样例 输入格式 矩阵 输出格式 主对角线 副对角线 元素和 样例输入 1 2 3 1 1 1 3 2 1 样例输出 3 7 3.参考答案1 #include int main
例61：C语言求3*3的整型矩阵对角线元素之和 。 解题思路：程序中用的数整型数组，运行结果是正确的。...如果用的是实型数组，只须将程序第4行的int改为double即可，要求输入数据时可输入单精度或双精度的数，求3*3对角线元素之和，就是求每一行对应行数的那一个数字之和。...scanf("%3d",&array[i][j]);//键盘录入数据 } } for(i=0;i<3;i++)//循环 { sum=sum+array[i][i];//求对角线上的数之和...读者思考一下5*5矩阵怎么改代码？ C语言 | 求一个3*3矩阵对角线元素之和 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值，如果行列式的值为零，说明矩阵不可逆。 什么？行列式怎么算也不记得了？我特意翻出了当年的数学课件。 好的，下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转，也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步，求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第五步，由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值，从而得到逆矩阵。 注意，这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中，比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。...I 是单位阵，其对角线上的元素都为1，其余元素全为0。否则，你可能在某一步出了错。
题目 矩阵对角线 是一条从矩阵最上面行或者最左侧列中的某个元素开始的对角线，沿右下方向一直到矩阵末尾的元素。...例如，矩阵 mat 有 6 行 3 列，从 mat[2][0] 开始的 矩阵对角线 将会经过 mat[2][0]、mat[3][1] 和 mat[4][2] 。...给你一个 m * n 的整数矩阵 mat ，请你将同一条 矩阵对角线 上的元素按升序排序后，返回排好序的矩阵。..., mat: List[List[int]]) -> List[List[int]]: row , col = len(mat), len(mat[0]) # 配置遍历的初始点数组...startPoints = [(0,x) for x in range(col)]+[ (y,0) for y in range(row)] startPoints.pop(0)#把重复的(
题目 题目：求一个3*3矩阵对角线元素之和 2. 分析 程序分析：利用双重for循环控制输入二维数组，再将a累加后输出。 3.
题目 矩阵对角线 是一条从矩阵最上面行或者最左侧列中的某个元素开始的对角线，沿右下方向一直到矩阵末尾的元素。...例如，矩阵 mat 有 6 行 3 列，从 mat2 开始的 矩阵对角线 将会经过 mat2、mat3 和 mat4 。...给你一个 m * n 的整数矩阵 mat ，请你将同一条 矩阵对角线 上的元素按升序排序后，返回排好序的矩阵。..., mat: List[List[int]]) -> List[List[int]]: row , col = len(mat), len(mat[0]) # 配置遍历的初始点数组...startPoints = [(0,x) for x in range(col)]+[ (y,0) for y in range(row)] startPoints.pop(0)#把重复的(
题目 Java求二维数组主对角线元素和（主对角线是左上到右下的一条线） 编程要求： （1）编写一个名为Test类； （2）定义3*3的整形二维数组a，元素值为{1,2,3,4,5,6,7,8,9}...因为二维数组的每一行的列数可以不同，所以我们使用 a[i].length 来获取当前行的列数。 (3)在内层循环中，通过 if 语句判断当前元素是否在主对角线上。...主对角线上的元素满足 i == j 条件。 (4)如果当前元素在主对角线上，将该元素的值 a[i][j]累加到 sum 变量中。...{7, 8, 9} }; // 用于存放主对角线元素的和 int sum = 0; // 外层循环控制行数 for (...("主对角线元素和为: " + sum); } } 结束语 以上就是Java练习题-输出二维数组对角线元素和 持续更新Java练习题专栏，敬请期待 专栏地址:Java练习题
02:同行列对角线的格子 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 输入三个自然数N，i，j （1<=i<=N，1<=j<=N），输出在一个N*N格的棋盘中（行列均从1开始编号），与格子...（i，j）同行、同列、同一对角线的所有格子的位置。...同一列上格子的位置 (1,2) (2,3) (3,4) 左上到右下对角线上的格子的位置 (4,1) (3,2) (2,3) (1,4) ...左下到右上对角线上的格子的位置 输入一行，三个自然数N，i，j，相邻两个数之间用单个空格隔开。...输出四行： 第一行：从左到右输出同一行格子位置； 第二行：从上到下输出同一列格子位置； 第三行：从左上到右下输出同一对角线格子位置； 第四行：从左下到右上输出同一对角线格子位置。
要完成的函数： bool isToeplitzMatrix(vector>& matrix) 说明： 1、这道题题意很清晰，给定一个矩阵，判断矩阵上的所有对角线，每一条对角线上的元素值是不是都相等...，比如题目中给的例1，就是一个满足条件的矩阵。...最后返回true或者false，表示矩阵满不满足条件。 2、笔者最开始觉得这道题又是比较麻烦的题目，又要设置行i列j的条件限制，然后一一比较元素值。...但后来重新扫了一遍题目叙述，发现可以逐行地搬下来比较，没有被比较到的元素，也刚好就是不用比较的。...举个例子，第一行除了最后一个之外的其余元素，都搬下来与第二行的元素进行比较，而第二行第一个元素不会被比较到，也刚好就是不用比较的，只需要之后跟第三行比较。
------------------''' ''' tril():提取矩阵下三角矩阵 (lower triangle of an array.) ''' #k=0表示正常的下三角矩阵 e = np.tril...:处理对角线函数 numpy.diag()返回一个矩阵的对角线元素 numpy.diag(v,k=0) 返回：以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素 两次使用：np.diag() 将数组类型转化为矩阵...__class__) # print("-----\n") ''' 使用一次np.diag()：二维数组提取出对角线上的元素返回一维数组 ''' #k=0 正常的对角线的位置...j) #[4 8] print("-----\n") ''' 使用两次np.diag() 获得二维矩阵的对角矩阵 先将主对角线的元素提取出来，形成一维数组 再将一维数组中的每个元素作为主对角线上面的元素形成二维数组...print(k.ndim) #2 print("-----\n") ''' 一维数组 ''' #一维数组将数组中的每个元素作为对角线上元素形成二维数组; l = np.array([1,2,3,4])
一、题目 创建 50 行 50 列全零矩阵、全 1 矩阵、单位矩阵、对角矩阵，输出矩阵第 135 号元素。 二、解答 1....创建 50 行 50 列全 0 矩阵 >> m1 = zeros(50) %创建全0矩阵 >> >> disp(m1(135)) %显示135号元素 2....创建 50 行 50 列全 1 矩阵 >> m2 = ones(50) %创建全1矩阵 >> >> disp(m2(135)) %显示135号元素 3....创建 50 行 50 列单位矩阵 >> m3 = eye(50) %创建对角矩阵 >> >> disp(m3(135)) %显示135号元素 4....创建 50 行 50 列对角矩阵 >> v = ones(300,1) %创建全1向量 >> >> m4 = diag(v) %创建对角矩阵 >> >> disp(m4(135)) %显示135号元素
template> 悬停对角线耀光...transform: scale(1); } to { transform: scale(1.1); } } 实现这个效果,主要是结合css3中的transform
对角矩阵 对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,…,an) 。...对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。...如果A的所有特征向量用x1,x2 … xm来表示的话，那么Q可以表示为： , 其中x是n维非零向量。 Λ 是对角矩阵，其对角线上的元素为对应的特征值，也即Λii=λi。...一个行向量乘以矩阵，相当于矩阵的行向量的线性组合。 所以向量乘以矩阵之后，相当于将这个向量进行了几何变换。 之前讲了 Λ 是对角矩阵，其对角线上的元素为对应的特征值，也即Λii=λi。...先看下奇异值分解的定义： 其中A是目标要分解的m * n的矩阵，U是一个 n * n的方阵，Σ 是一个n * m 的矩阵，其非对角线上的元素都是0。 是V的转置，也是一个n * n的矩阵。
对角矩阵 对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,…,an) 。...对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。...Λ 是对角矩阵，其对角线上的元素为对应的特征值，也即Λii=λi。也就是 ? 这里需要注意只有可对角化矩阵才可以作特征分解。比如 ? 不能被对角化，也就不能特征分解。...所以向量乘以矩阵之后，相当于将这个向量进行了几何变换。 之前讲了 Λ 是对角矩阵，其对角线上的元素为对应的特征值，也即Λii=λi。也就是 ?...其中A是目标要分解的m * n的矩阵，U是一个 n * n的方阵，Σ 是一个n * m 的矩阵，其非对角线上的元素都是0。 ? 是V的转置，也是一个n * n的矩阵。
四、矩阵分析 1、对角阵 (1) 对角阵只有对角线上有非0元素的矩阵称为对角矩阵，对角线上的元素相等的对角矩阵称为数量矩阵，对角线上的元素都为1的对角矩阵称为单位矩阵。...(1) 提取矩阵的对角线元素设A为m*n矩阵，diag(A)函数用于提取矩阵A主对角线元素，产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。...diag(A)函数还有一种形式diag(A,k)，其功能是提取第k条对角线的元素。...(2) 构造对角矩阵设V为具有m个元素的向量，diag(V)将产生一个m*m对角矩阵，其主对角线元素即为向量V的元素。...2、三角阵 三角阵又进一步分为上三角阵和下三角阵，所谓上三角阵，即矩阵的对角线以下的元素全为0的一种矩阵，而下三角阵则是对角线以上的元素全为0的一种矩阵。
对角矩阵 对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。...对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。...如果A的所有特征向量用x1,x2 … xm来表示的话，那么Q可以表示为： , 其中x是n维非零向量。 Λ 是对角矩阵，其对角线上的元素为对应的特征值，也即Λii=λi。...一个行向量乘以矩阵，相当于矩阵的行向量的线性组合。 所以向量乘以矩阵之后，相当于将这个向量进行了几何变换。 之前讲了 Λ 是对角矩阵，其对角线上的元素为对应的特征值，也即Λii=λi。...先看下奇异值分解的定义： 其中A是目标要分解的m * n的矩阵，U是一个 n * n的方阵，Σ 是一个n * m 的矩阵，其非对角线上的元素都是0。 是V的转置，也是一个n * n的矩阵。
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