73. Set Matrix Zeroes

本文介绍了一种高效的矩阵置零算法,该算法能在O(m+n)的空间复杂度内完成任务,避免了使用额外的大规模空间。文章详细解释了如何利用矩阵的第一行和第一列来标记哪些行和列需要被置零,并提供了具体的实现代码。

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题目:

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

Follow up:

Did you use extra space?
A straight forward solution using O(mn) space is probably a bad idea.
A simple improvement uses O(m + n) space, but still not the best solution.
Could you devise a constant space solution?

如果用一个二维数组记录0出现的位置,那么空间复杂度就为O(mn)

所以用第一行加第一列记录0的位置,并进行判断,空间复杂度为O(m+n),时间复杂度为O(mn)


class Solution {
public:
    void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {
        int row=matrix.size();
        int col=matrix[0].size();
        bool row_flag=false,col_flag=false;
        for(int i=0;i<col;i++){
            if(matrix[0][i]==0){
                row_flag=true;
                break;
            }
        }
        for(int i=0;i<row;i++){
            if(matrix[i][0]==0){
                col_flag=true;
                break;
            }
        }
        for(int i=1;i<row;i++){
            for(int j=1;j<col;j++){
                if(matrix[i][j]==0){
                    matrix[0][j]=0;
                    matrix[i][0]=0;
                }
            }
        }
        for(int i=1;i<row;i++){
            for(int j=1;j<col;j++){
                if(matrix[i][0]==0||matrix[0][j]==0)
                    matrix[i][j]=0;
            }
        }
        if(row_flag){
            for(int i=0;i<col;i++){
                matrix[0][i]=0;
            }
        }
        if(col_flag){
            for(int i=0;i<row;i++){
                matrix[i][0]=0;
            }
        }
    }
};


import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行,去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行,最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()
06-04
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