数组和矩阵问题

动态规划:最大子矩阵和问题 大家好,我是连人。本期我们讨论最大子段和的第一个推广问题:最大子矩阵和问题。 最大子段和问题: 首先先简单介绍一下最大子段和问题:在数组a中存放着n个整数,求i,j∈[0,n](i<j)使i和j区间内所有整数相加和最大。 如果a数组内全是负数,则最后结果记为0。 针对这个问题,我们设立一个变量b,b的规则是: 当b[j-1]>0时,b[j] = b[j-1] + a[j] 否则b[j]... 阅读详情

数组和矩阵问题

给定一个整型矩阵matrix,用转圈方式打印它

 

 要求额外空间复杂度:O(1)

这里介绍一种 矩阵处理方式,   矩阵分圈处理!!!!!!

思路:  

  在矩阵中庸左上角的坐标(tR, tC)和右下角(dR, dC)就可以表示一个子矩阵。

  比如 当(tR, tC)=(0,0)  (dR,dC)=(3,3)时, 表示的子矩阵就是整个矩阵

     然后移动 转圈打印就ok了  限制条件是 左上方 跟 右下方的点 相遇

package TT;

public class Test14 {

	public static void spiralOrderPrint(int[][] matrix){
		
		int tR=0;
		int tC=0;
		int dR = matrix.length-1;
		int dC = matrix[0].length-1;
		
		while(tR<=dR && tC<=dC){
			printEdge(matrix, tR++, tC++, dR--, dC--);
			
			
		}

	}
	
	public static void printEdge(int[][] m, int tR, int tC, int dR, int dC){
		
		     if(tR==dR){  //子矩阵只有一行时
		    	 
		    	 for(int i = tC; i<=dC; i++){
		    		 System.out.println(m[tR][i]+"");
		    	 }
		    	 
            }else if(tC==dC){
            	for (int i = tR; i <dR; i++) {
            		
					System.out.println(m[i][tC]+"");
				}
            }else {
				int curC = tC;
				int curR = tR;
				while(curC !=dC){
					System.out.println(m[tR][curC]+" ");
					curC++;
				}
				while(curR != dR){
					System.out.println(m[curR][dC]+" ");
					curR++;
				}
				while(curC!=tC){
					System.out.println(m[dR][curC]+" ");
				    curC--;
				}
				while(curR !=tC){ 
					System.out.println(m[curR][tC]+" ");
					curR--;
				}
				
				
			}
		     
	
	}
	
	
	public static void main(String[] args){
		
		int[][] m = new int[3][3];
		m[0][0]=1; m[0][1]=2;m[0][2]=3;
		m[1][0]=4; m[1][1]=5;m[1][2]=6;
		m[2][0]=7;m[2][1]=8;m[2][2]=9;
			
		spiralOrderPrint(m);
		
		
		
	}
	
}

  测试结果:

 

其实本题目不难,思路很清晰,重点在于代码实现过程中的代码简洁和技巧。

while 变量的控制问题

所以额外设计了一个函数,弹栈不影响原有的while变量值

 

public class Test4 {

    public static void roundPrint(int[][] arr) {
        int row = 0;
        int col = 0;

        int rowEnd = arr.length-1;
        int colEnd = arr[0].length-1;

        while (row !=rowEnd && col !=colEnd) {
            roundPriting(arr, row, col, rowEnd, colEnd);
            row++;
            col++;
            rowEnd--;
            colEnd--;
        }
        //一行或者一列时候的问题 同处一条线上的问题
        if (col == colEnd) { //同一列
            while (row<=rowEnd) {
                System.out.println(arr[row][col]);
                row++;
            }
        }else if (row==rowEnd) { //同一行
            while (col<=colEnd) {
                System.out.println(arr[row][col]);
                col++;
            }
        }
    }
    public static void roundPriting(int[][] arr, int row, int col, int rowEnd, int colEnd) {
        while (row<rowEnd) {
            System.out.print(arr[row][col]+",");
            row++;
        }
        while (col<colEnd) {
            System.out.print(arr[row][col]+",");
            col++;
        }
        while (row > 0) {
            System.out.print(arr[row][col]+",");
            row--;
        }
        while (col > 0) {
            System.out.print(arr[row][col]+",");
            col--;
        }

    }

    public static void main(String[] args) {
        int[][] arr = new int[3][4];
        arr[0][0] = 1;
        arr[1][0] = 2;
        arr[2][0] = 3;
        arr[0][1] = 4;
        arr[1][1] = 5;
        arr[2][1] = 6;
        arr[0][2] = 7;
        arr[1][2] = 8;
        arr[2][2] = 9;
        arr[0][3] = 10;
        arr[1][3] = 11;
        arr[2][3] = 12;
        roundPrint(arr);
    }
}

 

posted @ 2017-08-23 20:25 toov5 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
对族实例进行任意的矩阵变换,需要什么样的族? 问:一个小问题,想向您请教一下。 能不能实现一个这样的操作:创建了一个常规模型的FamilyInstance,然后知道旋转和平移的矩阵,能否根据变换矩阵更新FamilyInstance的位置,绕任意轴旋转任意角度。 请问什么样的实体才能在revit项目文件中任意旋转?貌似一般的实例只能在XY平面内旋转,并且LocationPoint中只有一个Rotation参数。答:您好,因为Revit里面的构件 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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在实际应用中,通常需要求取元组、列表、字典、数组或矩阵的大小,为了便于以后应用上的方便,总结归纳如下:(1)数组和矩阵的大小import numpy as npA = np.random.randint(1,100,size = (4,5)) Aarray([[56, 96, 27, 38, 33], [86, 64, 52, 21, 66], [97, 84, 94,

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【CV】Numpy|Python中矩阵和数组乘法及向量相关问题

在numpy中 一维数组不是向量,但可以通过reshape转换成行向量或者列向量 Numpy库学习——向量表示_o_Eagle_o-优快云博客 一维数组左乘矩阵时,把数组看做行向量 一维数组右乘矩阵时,把数组看做列向量 Python numpy中的一维数组和矩阵之间的点乘和矩阵乘法计算_txh3093的博客-优快云博客 示例代码 代码主体来自http://www.numpy.org.cn/article/basics/python_numpy_tutorial.html#%E6%95%B

Fanf_f备忘录 856

第八章数组和矩阵问题(一)

1,转圈打印矩阵 题目:给定一个矩阵,请按照转圈打印的方式打印它。 例如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 转圈打印结果:1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10。 要求:时间复杂度O(1)。 解答:矩阵分圈处理,在矩阵式利用左上角的坐标(tR,t...

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