73. Set Matrix Zeroes

本文介绍了一种矩阵置零算法:首先遍历整个矩阵,记录下值为0的元素位置;然后根据这些位置信息,将相应的行和列全部置零。

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先扫一遍矩阵,将对应为0的点放入list中,然后再把对应的0的点所在的行和列改成0

public class Solution {
    public void setZeroes(int[][] matrix) {
        List<PairInteger> pair = new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<matrix.length;i++)
            for(int j=0;j<matrix[0].length;j++)
                if(matrix[i][j]==0){
                    PairInteger p = new PairInteger(i,j);
                    pair.add(p);
                }
        for(int ii=0;ii<pair.size();ii++){
            int i = pair.get(ii).i;
            int j=pair.get(ii).j;
            for(int k=0;k<matrix.length;k++){
                        matrix[k][j]=0;
            }
            for(int k=0;k<matrix[0].length;k++){
                        matrix[i][k] = 0;
            }
        }
    }
    class PairInteger{
        int i;
        int j;
        public  PairInteger(int x,int y){
            i=x;
            j=y;
        }
    }
}
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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