LeetCode59 顺时针将n的平方写入矩阵

本文介绍了一个算法,用于生成螺旋顺序填充的n x n矩阵。输入一个正整数n,算法将生成一个从1到n^2的元素按螺旋顺序排列的矩阵。例如,当输入为3时,输出矩阵为[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]]。

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Given a positive integer n, generate a square matrix filled with elements from 1 to n2 in spiral order.

Example:

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

public int[][] generateMatrix(int n) {
        int[][] res = new int[n][n];
        int start = 0;
        helper(res,start,n);
        return res;
    }
    public void helper(int[][] res, int start, int n){
        int num = 1;
        while(start * 2 < n){
            int endX = n - start - 1;
            int endY = n - start - 1;
            for(int i = start; i <= endX; i++){
                res[start][i] = num++;
            }
            if(endY > start){
                for(int i = start+1; i <= endY; i++){
                    res[i][endX] = num++;
                }
            }
            if(endY > start && endX > start){
                for(int i = endX - 1; i >= start; i--){
                    res[endY][i] = num++;
                }
            }
            if(endY > start + 1 && endX > start){
                for(int i = endY - 1; i > start; i--){
                    res[i][start] = num++;
                }
            }
            start++;
        }        
    }
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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