73. Set Matrix Zeroes

问题描述

Given a m x n matrix, if an element is 0, set its entire row and column to 0. Do it in-place.

Example 1:

I**nput:**
[
[1,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1]
]
Output:
[
[1,0,1],
[0,0,0],
[1,0,1]
]
Example 2:

Input:
[
[0,1,2,0],
[3,4,5,2],
[1,3,1,5]
]
Output:
[
[0,0,0,0],
[0,4,5,0],
[0,3,1,0]
]

Follow up:

  • A straight forward solution using O(mn) space is probably a bad idea.
  • A simple improvement uses O(m + n) space, but still not the best solution.
  • Could you devise a constant space solution?
    题目链接:

思路分析

给一个二维数组,如果有0出现,就把0所在的行和列的元素全部都置为0。最好用 O(1) 的空间复杂度。

利用二维数组的第一行和第一列作为行和列是否置0的标志位,也就是遍历的时候放掉第0列。然后再次循环数组,这次是逆序的,从后向前遍历,继续放掉第0列,如果元素有标志要置0就改变,第一列是否置零根据firstCol标志位进行操作。

从后向前的操作可以省去一个将第一列全部置0的过程。

代码
class Solution {
public:
    void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {
        int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
        bool firstCol = false;
        for (int i = 0; i < m; i++){
            if (matrix[i][0] == 0)
                firstCol = true;
            for (int j = 1; j < n; j++){
                if (matrix[i][j] == 0)
                    matrix[i][0] = matrix[0][j] = 0;
            }
        }
        for (int i = m - 1; i >= 0; i--){
            for (int j = n - 1; j >= 1; j--){
                if (matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0)
                    matrix[i][j] = 0;
            }
            if (firstCol)
                matrix[i][0] = 0;
        }
    }
};

时间复杂度: O(mn)
空间复杂度: O(1)


反思

in-place的方式处理这个矩阵,因为循环方向的问题,所以要选中第一列,作为比较特殊的存在。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行,去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行,最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()
06-04
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