搜索二维矩阵 II

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:

  • 每行的元素从左到右升序排列。
  • 每列的元素从上到下升序排列。

示例:

现有矩阵 matrix 如下:

[
  [1,   4,  7, 11, 15],
  [2,   5,  8, 12, 19],
  [3,   6,  9, 16, 22],
  [10, 13, 14, 17, 24],
  [18, 21, 23, 26, 30]
]

给定 target = 5,返回 true

给定 target = 20,返回 false


分析:

    1. 暴力搜索O(m*n)

    2. 注意观察左下角和右上角的数字,以左下角为例,上面的数字都小于它,右面的数字都大于它,那么,如果target大于它就往右边搜索,小于它就往左边搜索,知道找到或者数组越界,使用递归完成。

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
//              左下角的数字,往上比它小,往右比它大,可以递归完成寻找 
//             从右上角开始也可以
            if(matrix.size() == 0) return false;
//             横纵坐标
            int x = matrix.size()-1;
            int y = 0;
            return find(matrix, x, y, target);
    }
        
//         从x,y开始找target
        bool find(vector<vector<int>>& matrix, int x, int y, int target){
                if(x<0 || y>=matrix[0].size())return false;
                if(matrix[x][y] == target) return true;
//                 小于目标值就往右边寻找
                else if(matrix[x][y] < target) return find(matrix, x, y+1, target);
//                 大于目标值就往上边找
                else return find(matrix, x-1, y, target);
        }
};

 

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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