73. Set Matrix Zeroes

本文介绍了一种矩阵置零算法,当矩阵中某个元素为0时,将该元素所在行和列的所有元素置零。提供了三种不同空间复杂度的实现方法,包括O(mn),O(m+n)和O(1)。

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题意:

一个m * n数组若一个数为0,则将其所在的行、列所有数都设置为0,要求使用In-Place 算法。

In-Place

在原数组空间进行操作,即使空间复杂度为O(1)。

思路1:空间复杂度O(mn)

void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {//O(mn)
	if (matrix.empty() || matrix[0].empty()) return;
	int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
	vector<pair<int, int>> zero;
	for (int i = 0; i < m; ++i)
		for (int j = 0; j < n; ++j)
			if (matrix[i][j] == 0)
				zero.push_back(pair<int, int>(i, j));
	for (auto z : zero) {
		for (int i = 0; i < m; ++i) matrix[i][z.second] = 0;
		for (int i = 0; i < n; ++i) matrix[z.first][i] = 0;
	}
}

思路2: 空间复杂度O(m+n)

void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {//O(m+n)
	if (matrix.empty() || matrix[0].empty()) return;
	int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
	set<int> row, col;
	for (int i = 0; i < m; ++i)
		for (int j = 0; j < n; ++j)
			if (matrix[i][j] == 0) {
				row.insert(i);
				col.insert(j);
			}				
	for (auto z : col) 
		for (int i = 0; i < m; ++i) matrix[i][z] = 0;
	
	for (auto z : row) 
		for (int i = 0; i < n; ++i) matrix[z][i] = 0;
}

思路3:空间复杂度O(1),很慢很慢

  • 先扫描第一行第一列,如果有0,则将各自的flag设置为true
  • 然后扫描除去第一行第一列的整个数组,如果有0,则将对应的第一行和第一列的数字赋0
  • 再次遍历除去第一行第一列的整个数组,如果对应的第一行和第一列的数字有一个为0,则将当前值赋0
  • 最后根据第一行第一列的flag来更新第一行第一列
void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {//O(1)? 
	if (matrix.empty() || matrix[0].empty()) return;
	int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
	int rowFlag = 0, colFlag = 0;
	for(int i=0;i<m;++i)
		if (matrix[i][0] == 0) {
			colFlag = 1;
			break;
		}
	for (int i = 0; i<n; ++i)
		if (matrix[0][i] == 0) {
			rowFlag = 1;
			break;
		}

	for(int i=1;i<m;++i)
		for(int j=1;j<n;++j)
			if (matrix[i][j] == 0) {
				matrix[i][0] = 0;
				matrix[0][j] = 0;
			}
	for (int i = 1; i < m; ++i)
		for (int j = 1; j < n; ++j)
			if (matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0)
				matrix[i][j] = 0;

	if(colFlag)
		for (int i = 0; i < m; ++i) matrix[i][0] = 0;
	if(rowFlag)
		for (int i = 0; i < n; ++i) matrix[0][i] = 0;

}
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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