搞定leetcode面试经典150题之矩阵

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理论知识

二维数组的别名就是矩阵,如果说数组是最简单的数据结构的话, 矩阵就是它的扩展,当数据的结构关系使用单一的维度无法承载的时候,我们就尝试利用矩阵进行处理,矩阵就是二维数组,用多一级的索引将数组组织起来。

例题

73. 矩阵置零 中等

相关标签:数组、矩阵、原地算法

问题描述:
给定一个 m x n 的矩阵,如果其中有一个元素为 0 ,则将其所在的行和列的所有元素都设为 0 。要求使用原地算法,即不使用额外的矩阵空间。

示例:

示例 1

在这里插入图片描述

输入:

matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]

输出:

[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]

示例 2

在这里插入图片描述

输入:

matrix = [[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]

输出:

[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,3,1,0]]

提示:

  • m == matrix.length
  • n == matrix[0].length
  • 1 <= m, n <= 200
  • -2^31 <= matrix[i][j] <= 2^31 - 1

题解

思路:我们可以用第一行和第一列的空间用来做标记,处理完毕除了第一行第一列外其他矩阵的内容后,也需要判断是否最后要把第一行第一列置零。

注意:两个双重for循环都要从1开始遍历
0ms击败100.00%

class Solution {
   
   
    public void setZeroes(int[][] matrix) {
   
   
        int m = matrix.length;
        int n = matrix[0].length;
        boolean rowOfFirst = false;
        boolean colOfFirst = false;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
   
   
            if(matrix[i][0] == 0){
   
   
                colOfFirst = true;//行和列不要搞错
            }
        }
        for (int i = 0; i <n; i++) {
   
   
            if(matrix[0][i] == 0){
   
   
                rowOfFirst = true;
            }
        }
        for (int i = 1; i < m; i++) {
   
   
            for (int j = 1; j < n; j++) {
   
   //这个和下面的两个双重for循环都要从1开始遍历
                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(colOfFirst){
   
   
            for (int i = 0; i < m; i++) {
   
   
                matrix[i][0] = 0;
            }
        }
        if(rowOfFirst){
   
   
            for (int i = 0; i < n; i++) {
   
   
                matrix[0][i] = 0;
            }
        }
    }
}

54. 螺旋矩阵 中等

相关标签:数组、矩阵、模拟

问题描述:
给定一个 m 行 n 列的矩阵 matrix,请按照顺时针的螺旋顺序,返回矩阵中的所有元素。

示例 1
在这里插入图片描述

输入:

matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

输出:

[1,2,3,6,9,8,7,4,5]

示例 2
在这里插入图片描述

输入:

matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]

输出:

[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]

提示:

  • m == matrix.length
<think>好的,我现在需要帮助用户解答如何在不写过去主要工作内容的情况下,展示自己能做什么。用户之前的问是关于HR更关注过往经历,但用户现在希望绕过传统的工作经历,直接展示能力。首先,我得理解用户的需求:他可能没有相关的工作经验,或者过去的工作内容与目标岗位无关,所以想通过其他方式证明自己的能力。 回顾之前的对话,用户提到使用AI辅助生成代码,并且在数据分析方面有不错的能力,但HR可能不认可。之前的建议是构建项目经历和重构现有工作中的数据相关经验。现在用户希望更进一步,完全不依赖过去的经历,直接展示技能。 接下来,我需要思考有哪些方法可以展示能力而不提及过去的工作内容。可能的策略包括:技能证明矩阵、项目作品集、实战案例、模拟项目报告、技能认证、开源贡献、在线评测平台成绩、业务场景解决方案、技术博客、模拟公司需求文档。这些方法的核心是提供具体的证据,而不仅仅是列出技能。 需要注意用户可能的背景,比如他可能没有太多正式的项目经验,但通过AI工具完成了一些数据分析任务。需要将这些任务包装成项目,或者使用公开数据集来展示能力。另外,用户可能需要具体的例子和结构,比如如何在简历中呈现这些内容,或者在面试中如何表达。 还要考虑用户的实际操作难度,比如建议他参与开源项目可能有一定门槛,而创建技术博客或GitHub仓库可能更可行。同时,强调量化结果和业务价值,而不仅仅是技术细节,这样能更好地吸引HR的注意。 需要确保建议具体、可操作,比如给出简历模块的示例,如何描述项目,如何量化成果。还要考虑用户可能没有商业案例,因此建议使用公开数据集进行分析,并生成报告,这样既展示能力又避免隐私问。 最后,总结关键点,强调用证据替代经历,将工具使用升华为方法论,并突出解决问的思维。这些点能帮助用户有效展示能力,弥补经历上的不足。</think>若希望绕过传统“工作经历”直接展示能力,可参考以下策略,用 **“能力证据链”** 替代“经历描述”: --- ### **一、构建“技能证明矩阵”** **核心逻辑**:用 **“技能+证据+场景”** 代替“岗位职责” ```markdown ## 我能做到的(以数据分析岗为例) ▲ **数据清洗与建模** - 证据:GitHub开源代码库(处理过20万+条电商用户行为数据,清洗后准确率99.2%) - 场景:可快速处理缺失值/异常值,适配零售、物流等多行业数据 ▲ **业务问诊断** - 证据:用Python分析公开物业报修数据,输出《电梯故障率预测模型》(准确率87%) - 场景:擅长从杂乱数据中定位业务瓶颈,曾通过库存周转分析提出滞销品处理方案 ▲ **AI工程化提效** - 证据:用ChatGPT辅助开发自动化报表工具,代码量减少40%但覆盖场景增加2倍 - 场景:能通过AI工具快速实现SQL/Python代码迭代,节省50%基础开发时间 ``` --- ### **二、用“项目作品集”取代“工作内容”** #### **1. 独立项目实战案例** ```markdown **📊 库存周转优化分析 | 个人研究** - 工具:Python(Pandas/Scikit-learn)、Power BI - 数据源:爬取某电商平台5000+商品历史销售数据(模拟数据集) - 动作: → 建立滞销品预测模型(AUC=0.89) → 设计动态安全库存公式,模拟验证可降低18%仓储成本 - 交付物: [代码仓库] | [分析报告] | [可视化看板Demo] **📈 城市租房价格影响因素分析 | Kaggle竞赛** - 排名:全球Top 15%(使用XGBoost+特征组合优化) - 关键发现: → 地铁1km内房源价格标准差比3km外低23%(供需稳定) → 装修描述含“明厨明卫”关键词的房源溢价率12% ``` #### **2. 模拟企业需求文档** ```markdown **假设你是一家连锁超市的数据分析师,请完成以下任务:** 1. 分析近3个月销售数据,找出销量下降最快的品类 2. 预测下季度各门店冰饮类商品需求量 3. 设计库存预警机制 **我的交付样例:** - [完整SQL查询逻辑] - [Python预测模型代码(含参数说明)] - [Power BI预警看板截图] - [500字执行策略摘要] ``` --- ### **三、通过“技能认证+数据产品”背书** #### **1. 靶向型证书** ```markdown - ▲ **阿里云数据分析师认证**(聚焦云计算场景) - ▲ **Google Data Analytics Certificate**(业务分析思维) - ▲ **kaggle竞赛排名/LeetCode周赛名次**(代码能力量化) ``` #### **2. 自研数据产品** ```markdown - **微信小程序**:输入城市/行业关键词,返回招聘市场薪资分布热力图 - **Chrome插件**:跨境电商选品辅助工具(抓取Amazon历史价格/评论情感分析) ``` --- ### **四、设计“业务场景快问快答”** **将能力转化为企业关心的具体问解法**: ```markdown Q: 如何判断用户画像数据是否可靠? A: 我的三步验证法: 1. **一致性检验**:对比注册信息与行为数据(如定位“男性用户”但频繁浏览女装) 2. **稀疏度监控**:关键字段(如手机号、年龄段)缺失率>15%时触发警报 3. **反欺诈规则**:建立IP聚集度/设备ID重复度等10项风控指标 Q: 老板说“给我分析下为什么最近销量下跌”,你会怎么做? A: 执行框架: 1. **归因范围锁定**:先确认是全局下跌(全品类/全渠道)还是局部异常 2. **四层漏斗排查**: → 流量端(访客量是否下降) → 转化端(加购率/支付成功率是否异常) → 供给端(是否有缺货/价格调整) → 外部因素(竞品动作/季节性波动) 3. **数据取证**:用SQL提取相关指标对比+Python制作归因热力图 ``` --- ### **五、高阶策略:制造“认知钩子”** #### **1. 用公开数据做行业分析报告** ```markdown - **案例**:《2023新能源汽车用户吐槽分析》 → 数据源:爬取车质网2000+条投诉数据 → 工具:Jieba分词+SnowNLP情感分析 → 结论: - 续航虚标问提及率45%,但情感值最负面(-0.72) - 车机卡顿问集中在10-15万价位车型(占比68%) → 传播:发布在知乎/人人都是产品经理,获3000+阅读量 ``` #### **2. 创建“技术反常识”内容** ```markdown - **标**:《放弃Python?用Excel+ChatGPT搞定80%数据分析需求》 - **内容亮点**: → 演示用Excel Power Query清洗复杂JSON数据 → 用自然语言让AI生成VBA脚本实现自动化 → 对比传统Python方案节省3小时/日 ``` --- ### **总结:关键差异点** 1. **用证据替代经历**:GitHub代码、Kaggle排名、自研工具都是“硬通货” 2. **将工具升维到方法论**:强调“AI+Excel解决某类问”而非“我会用ChatGPT” 3. **突出解决问思维**:企业最终要为能力付费,而非为经历买单 > **示例话术**: > “我没有5年经验,但能提供: > - 3小时搭建电商数据看板的效率(附Demo链接) > - 从0到1跑通用户流失预警模型的方法论(含跨行业适配案例) > - 用AI工具降低数据分析门槛的完整SOP(已被3个小团队采用)”
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