Set Matrix Zeroes

本文详细阐述了如何高效地将矩阵中所有为零的元素所在整行和整列置零,通过设置边界用例和特殊用例,优化算法实现,并提供伪代码和真实代码示例。

  1. 首先我要在纸上,非常非常聪明且迅速且机灵
  2. 给出几个用例,找出边界用例和特殊用例,确定特判条件;在编码前考虑到所有的条件
  3. 给出函数头
  4. 暴力解,简述,优化。
  5. 给出能够想到的最优价
  6. 伪代码,同时结合用例
  7. 真实代码
Set Matrix Zeroes

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

http://collabedit.com/jbbdg


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


void set_zero(vector<vector<int> > &m)
{    
    if(m.size()==0) return;
    
    vector<int> rt, ct;
    
    for(int i=0; i<m.size(); i++)
    {
        for(int j=0; j<m[0].size(); j++)
        {
            if(m[i][j]==0)
            {
                rt.push_back(i);
                ct.push_back(j);
            }
        }        
    }
    
    for(int i=0; i<rt.size(); i++)
    {
        for(int j=0; j<m[0].size(); i++)
        {
            m[rt[i]][j]=0;
        }
    }
    
    for(int i=0; i<ct.size(); i++)
    {
        for(int j=0; j<m.size(); i++)
        {
            m[j][ct[i]]=0;
        }        
    }
}




【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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