* * 0-0 0-1 0-2 0-3 * 1-0 1-1 1-2 * 2-0 2-1 * 3-0 */ 题目要求是输出 如上 的数字矩阵
前言 今天给大家演示一下Java经典算法：螺旋矩阵。给定一个正整数 n，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵，该算法的时间复杂度是O(n^2)。...例如：输入：n = 3，输出：[1, 2, 3] [8, 9, 4] [7, 6, 5] 思路 螺旋矩阵其实就是使用一个二维数组来存入数字，按照"右->下->左->上"的方向对二维数组进行填充，只要控制好边界即可
矩阵的子矩阵 注意矩阵的下标是从 0开始的到n-1和m-1 获取某一列的子矩阵： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args *...： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args * 参数a是个浮点型（...矩阵b -------------------------------- 7.0 8.0 6.0 5.0 输出结果： 一维矩阵的子矩阵 ---------------------------...----- 3.0 2.0 4.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 1.0 3.0 矩阵的子矩阵 -------------------------...------- 7.0 8.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 5.0
1.二维矩阵的转置 arrA = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] def turn(arr): if not arr:...，A，B矩阵均需要为一个N*M的矩阵，即相加矩阵的行和列必须相等 def matrix_add(arrA,arrB): if not arrA and not arrB: return...，A,B矩阵需要满足条件为A为m*n的矩阵，B为n*p的矩阵，结果C为m*p的矩阵 C11 = A11*B11+A12*B21+.......稀疏矩阵：一个矩阵的大部分元素为0,则是稀疏矩阵 三项式：非零项用（i，j，item-value）来表示，假定一个稀疏矩阵有n个非零项，则可以用一个A(0:N,1:3)的二维数组来存储这些非零项 A...(0,1)存储稀疏矩阵的行数 A(0,2)存储稀疏矩阵的列数 A(0,3)存储稀疏矩阵的非零项 每个非零项用（i,j,item-value）来表示 def Sparse_Transfer2_Trinomial
问题如下 矩阵成积.jpg 我采用的是3重循环，先计算的列的结果，应该还可以先计算行的结果，然后求出矩阵的乘法。没有过多的技巧，就是循环的使用。...相关的code package day20180728; import java.util.Scanner; class Matrix{ private int m,n;...int i=0; i<m; i++) for(int j=0; j<n; j++) { System.out.print("请输入矩阵中的数字...Matrix.chenfaMat(mx1.getArr(), mx2.getArr()); print(arry); } } 结果 矩阵的乘法
问题描述 小明最近在为线性代数而头疼，线性代数确实很抽象（也很无聊），可惜他的老师正在讲这矩阵乘法这一段内容。 当然，小明上课打瞌睡也没问题，但线性代数的习题可是很可怕的。 ...现在给你一个ai行aj列的矩阵和一个bi行bj列的矩阵， 要你求出他们相乘的积（当然也是矩阵）。 ...第1行：ai 和 aj 第2~ai+2行：矩阵a的所有元素 第ai+3行：bi 和 bj 第ai+3~ai+bi+3行：矩阵b的所有元素 输出格式 输出矩阵a和矩阵b...的积（矩阵c) （ai行bj列） 样例输入 2 2 12 23 45 56 2 2 78 89 45 56 样例输出 1971 2356 6030 7141...import java.io.BufferedInputStream; import java.math.BigInteger; import java.util.Scanner; public class
问题描述 输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n（均不超过200）。 ...接下来m行，每行s个空格隔开的整数，表示矩阵A（i，j）。 接下来s行，每行n个空格隔开的整数，表示矩阵B（i，j）。...样例输入 2 3 2 1 0 -1 1 1 -3 0 3 1 2 3 1 样例输出 -3 2 -8 2 提示 矩阵C应该是m行n列，其中C(i,j)等于矩阵A第i...行行向量与矩阵B第j列列向量的内积。...例如样例中C(1,1)=(1,0,-1)(0,1,3) = 1 0 +0*1+(-1)*3=-3 import java.util.Scanner; public class Main {
- 5.0 6.0 9.0 8.0 一维数组排序 -------------------------------- 9.0 8.0 6.0 5.0 2.0 3.0 1.0 0.0 然后需要去排矩阵的话
乘数矩阵：也可以叫矩阵的乘数 就是说这个乘数是表示缩放这个矩阵 Xn[] /** * 矩阵乘数的函数 * * @param args * 参数a是个浮点型...a.length==b.length 而如果该函数被下面调用了，已经判断了a的长度和b的长度是相等的，所以这里只是单独的抽出来而已 列向量乘以行向量： <pre name="code" class="<em>java</em>...k++) { sum += a[i][k] * b[k][j]; } result[i][j] = sum; } } return result; } 二维<em>矩阵</em>和一维<em>矩阵</em>的相乘...result[i] = sum; } return result; } 他有个条件就是一维的长度不能大于列数 测试代码： <pre name="code" class="<em>java</em>...System.out.println("--------------------------------"); print(result2); System.out.println("二维矩阵和一维矩阵相乘
且x=mld-nlb/ad-bc y=nla-mlb/ad-bc 对于二阶，我们要得到的就是 ad-bc的值， 对于三阶及以上，我们需要得到的是主对角线上的乘积 那么我们的思路就是先将矩阵变成...上三角矩阵最好了 public static double det(double[][] a) { double k = 0; double arrangerResult = 1.0;...0.0 0.0 -------------------------------- 1.0 2.0 3.0 0.0 -3.0 -6.0 0.0 0.0 0.0 -0.0 返回的结果是0，也就是对于矩阵
计算矩阵的除法，其实就是将被除的矩阵先转化为它的逆矩阵，它的逆矩阵相当于被除的矩阵分之一， 那么矩阵的除法就相当于前面的矩阵和后面的矩阵的逆矩阵相乘的乘积。...百度经验：http://jingyan.baidu.com/article/d45ad14897fece69542b8077.html 接下来就是代码的实现过程： /** * 矩阵除法的函数...* * @param args * 参数a，b是两个浮点型（double）的二维数组， * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵a除以b的结果） */...multi（double[][],double[][])和矩阵的求逆inv(double[][])请参考前面的代码 测试矩阵： a------------------------------- 1.0...-------- 0.5384615384615385 -0.4615384615384617 0.6923076923076925 -0.30769230769230793 另外需要知道除数矩阵
首先要明确一点：非方阵不能求逆 也就是 n == m需要去判断的，a.length == a[0].length 为了更好的看清代码，我们先看下数学过程： /** * 矩阵求逆 *...* @param args * 参数a是个浮点型（double）的二维数组， * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵a的逆矩阵） */ public
顾名思义，蛇形矩阵：矩阵的一种，常被应用在编程题目与数学数列中。...它由1开始的自然数依次排列成的一个矩阵上三角形、环形或对角线等的走法，输入文件由一行或多行构成，每行由一个正整数N组成（N不大于100）。...在程序设计时需要运用到while循环行数，还有函数调用,以及要运用数学公式来实现蛇形矩阵算法的设计。 下面，我们就来给小伙伴们简单的普及一下一些常见的蛇形矩阵算法代码吧！...1、上三角 --例如输入：N=4 --输出： 在描述算法之前，先看看下面的5*5的表格： 上面的表格很容易看出规律。就是从左上角第一个格开始（起始为1），然后延右上角到左下角的斜线。...--参考代码如下： 2、环形输出 --例如输入：一个n*n的矩阵里按照下图形式填充，最后形成的矩阵即为环形蛇形矩阵，下图是n =5时的蛇形矩阵，以数字1为起点呈顺时针走向： --参考代码如下
，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 ? 特性： 1.稀疏矩阵其非零元素的个数远远小于零元素的个数，而且这些非零元素的分布也没有规律。...设一个n*m的稀疏矩阵A中有t个非零元素，则稀疏因子δδ的计算公式如下：δ=tn∗mδ=tn∗m(当这个值小于等于0.05时，可以认为是稀疏矩阵) 矩阵压缩 存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素...用两个和原始矩阵相同行数的矩阵来存：第一个矩阵存的是列号，第二个矩阵存的是数值，行号就不存了，用自身所在的行来表示；这两个矩阵每一行都是从头开始放，如果没有元素了就用个标志比如*结束。...上图中间矩阵有误，第三行应该是 0 2 3。 注：这样如果某一行很多元素，那么后面两个矩阵就会很胖，其他行结尾*很多，浪费。
可得一个矩阵对数字的映射如下: (0, 0) -> 0 (0, 1) -> 1 ... (1, 0) -> 4 ... (3 ,3) -> 15 共16种情况。 易得A的位置为 x / 4。...有了这一些基本知识，就能以比较有趣的方式解答一些算法问题了（比如皇后问题）。
因而，分块算法针对子矩阵(submatrice)或者数据块来进行操作，并不针对数组中完整的一行或一列进行操作。...函数doblock 以普通的DGEMM为基础，增加了新参数来描述BLOCKSIZE大小的子矩阵的起始位置。 图4给出使用分块思想对三个数组进行访问的示例。...矩阵规模最大时，未优化程序的性能折半。采用cache分块的版本，即使矩阵规模达到960x960=3232阵规模性能也仅仅降低了不到10%。...▲ 图5 未优化DGEMM与 cache 分块 DGEMM的性能比较，矩阵维度从32x32增加至960x960
导读：在《推荐算法概述》一文中，我们介绍了推荐算法分为基于用户、基于物品、基于模型的协同过滤方法，矩阵分解模型是典型的基于模型的方法之一，本文将从基本概念、原理、实践几个角度进行介绍。...评分预测将用户对商品的打分表示为一个二维矩阵，如无打分则空，因此打分矩阵非常稀疏，评分预测就是根据已有打分补全缺失打分的过程。评分预测可用显式信息也可用隐式信息。...2 原理简述 矩阵分解指将一个大的矩阵转化为两个小矩阵相乘： ?...对应在推荐场景中，大矩阵表示用户对物品的评分，将大矩阵转化为用户矩阵和物品矩阵相乘，小矩阵的维度k解释为隐含的兴趣点，原本缺失的地方通过两个矩阵相乘也得到了取值，该取值就是预测的分数。 ?...---- 往期推荐： XGBoost（二）：R语言实现 R语言爬虫与文本分析 图片相似度识别：pHash算法
描述: 蛇形矩阵是由1开始的自然数依次排列成的一个矩阵上三角形。 输入正整数n（n不大于100）输出，输出一个n行n列的蛇形矩阵。...例如5行5列蛇形矩阵输出为： 类似于前面的输出螺旋矩阵的方法，每一次在数组中填写新的数字都有一个方向，与输出螺旋数组不同的是不是简单的上下左右四个方向，这里涉及到右，下，右上，左下四个方向，针对每步操作都需要想好对应的处理方法
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐...image.png 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 image.png 2.2、利用矩阵分解进行预测 image.png 2.2.1、损失函数 image.png 2.2.2、损失函数的求解...image.png 2.2.3、加入正则项的损失函数即求解方法 image.png 2.2.4、预测 image.png 2.3、程序实现 对于上述的评分矩阵，通过矩阵分解的方法对其未打分项进行预测，...mat(ones((10,5))) ''' result = p * q #print p #print q print result 其中，利用梯度下降法进行矩阵分解的过程中的收敛曲线如下所示
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐...二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵)，记为Rm×nR_{m\times n}。...}'=q_{k,j}-\alpha \frac{\partial }{\partial q_{k,j}}e_{i,j}^2=q_{k,j}+2\alpha e_{i,j}p_{i,k} 通过迭代，直到算法最终收敛...{i,j}^2+\beta q_{k,j} \right )=q_{k,j}+\alpha \left ( 2e_{i,j}p_{i,k}-\beta q_{k,j} \right ) 通过迭代，直到算法最终收敛
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