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。
链接:73. 矩阵置零 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
最近又重刷了剑指offer,发现其中一些题目很有意思。于是拿出来写成文章和大家分享。
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。
----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------
73. 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。示例 1:图片输入:matrix = [1,1,1,1,0,1,1,1,1]输出:[1,0,1,0,0,0,1,0,1]示例 2:图片输入:matrix = [0,1,2,0,3,4,5,2,1,3,1,5]输出:[0,0,0,0,0,4,5,0,0,3,1,0]提示:m == matrix.lengthn == matrix0.length1 <= m, n <
matlab矩阵的创建方式有如下几种:直接输入、读取外部数据、内置函数、M文件编程
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
假设A是一个n\*n的二维数组。它的行和列都按照升序排列,给定一个数值x,设计一个有效算法,能快速在数组A中查找x是否存在。同时考虑一个算法效率的下界,也就是无论任何算法,它的时间复杂度都必须高于某个给定水准。
Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时,Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存,并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性:
这里举个例子,有一个学生structure,包含姓名、邮箱、学号、成绩,应该如何创建这个structure
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性:
今天的角度比较清奇,我们来讲讲矩阵的乘法。当然了,我告诉你的肯定不是大学教科书上那些填鸭式的云里雾里的计算规则,你可能将规则背下来了,但完全不理解为什么会这样。别怕,我将会在这篇文章中为你带来矩阵乘法的全新体验,就算你大学时代学的高数全忘了也能看懂这篇文章。
最近在学习列表,在这里卡住了很久,主要是课后习题太多,而且难度也不小。像我看的这本《Python语言程序设计》--梁勇著,列表和多维列表两章课后习题就有93道之多。我的天!但是题目出的非常棒,许多题目都具有相似性。这倒不是说这些题目类似,而是它们都会用到某一个特定的函数,或者会用到某一个特定的算法。这里我要整理一下常见的列表操作和容易犯错的地方。
取最后一列,和为10。 数据规模和约定 对于100%的数据,1< =n, m< =500,A中每个元素的绝对值不超过5000。
更多MATLAB数据分析视频请点击,或者在网易云课堂上搜索《MATLAB数据分析与统计》 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=100
链接:74. 搜索二维矩阵 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
这篇文章写的算法是高斯消元,是数值计算里面基本且有效的算法之一:是求解线性方程组的算法。
转置运算是一种最简单的矩阵运算,对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < = 10000 ),它的转置矩阵T是一个n*m的矩阵,且T( i , j )=M( j , i )。显然,一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵。你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n < = 10000 ),求该矩阵的转置矩阵并输出。矩阵M和转置后的矩阵T如下图示例所示。
给定n行m列的矩阵网格,有一个机器人从左上角(0,0)出发,每一步可以向下或者向右移动一步,求解有多少种不同的方式走到右下角(m-1,n-1)。
在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物,每个礼物都有一定的价值(价值大于 0)。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物,并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定一个棋盘及其上面的礼物的价值,请计算你最多能拿到多少价值的礼物?
选自Hackernoon 作者:Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与:蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则,通过该科学计算库,我们能构建更加高效的数值计算方法。此外,因为机器学习存在着大量的矩阵运算,所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
https://leetcode-cn.com/problems/spiral-matrix/
https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix-ii/
在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
从题目中可知,当矩阵中的某个元素为0时,那么它所在的行与列都将清零,因此,可以先记录下原始矩阵中0的坐标,这里的话,自然而然的就想到了标记数组,伪代码如下:
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,同时对数组运算提供了大量的数学函数库。 Numpy 是一个运行速度非常快的数学库,内部解除了CPython的GIL,运行效率极好,主要用于数组计算,是大量机器学习框架的基础库,NumPy主要包括如下: (1)强大的N维数组对象 ndarray (2)广播功能函数 (3)整合 C/C++/Fortran 代码的工具 (4)线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。 NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)组合使用,用于替代 MatLab。
众所周知,高斯消元是线性代数中重要的一课。通过矩阵来解线性方程组。高斯消元最大的用途就是用来解多元一次方程组。
示例 1: 输入:mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出:[1,2,4,7,5,3,6,8,9]
Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1]
约等于表格:1.数据框不是一个具体文件,只是R语言内部的一个数据;2.数据框每一列只能有一种数据类型
2、read.csv(" ") ⚠️文件在当前的工作路径中可以直接使用文件名,否则需要使用绝对路径,否则就会报错。
节日快乐,筒子们! 不过小编还是给大家准备了每日一题! 2333 题目描述 给定一个n*m的矩阵A,求A中的一个非空子矩阵,使这个子矩阵中的元素和最大。 其中,A的子矩阵指在A中行和列均连续的一块。 样例说明 取最后一列,和为10。 数据规模和约定 对于100%的数据,1< =n, m< =500,A中每个元素的绝对值不超过5000。 输入 输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示矩阵A的行数和列数。 接下来n行,每行m个整数,表示矩阵A。 输出 输出一行,包含一个整数,表示A
一个信息的基本单位被称为message,这是一个从有限个字母表中经有限次排序得到的。本节讨论字母表B={0, 1}。 本文适用于bupt的离散数学,或了解学习群与编码相关知识。
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子;)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
这 3 道巨难的题目,来自 itpub 的 SQL 数据库编程大赛。说起 itpub 就不得不说它与 Oracle 的渊源,多少大师都在这里诞生。想成为 SQL 大师,有个最快的方法,就是刷题。如果能刷遍这里的题,Oracle 工作,十拿九稳。当年支付宝首席数据库架构师冯大-冯春培,就是典范。
在数据挖掘的很多领域,数据内容往往以.data形式给出,因此读取.data文件到矩阵中并对异常值进行处理就变得很重要了。
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组属性 数组元素个数 b.size 数组形状 b.shape 数组维度 b.ndim 数组元素类型
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云