LeetCode 311. Sparse Matrix Multiplication

本文介绍了一种针对稀疏矩阵乘法的高效算法实现。通过预先构建B矩阵的映射表来减少不必要的乘法运算,特别适用于大量元素为零的矩阵。文中提供了两种实现方式并比较了其效率。

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The Second solution is highly recommended.

#include <vector>
#include <iostream>
#include <map>
using namespace std;
/*
  Given two sparse matrics A and B, return the result of AB.
  You may assume that A's column number is equal to B's row number.
  For example:
  A = [
  [ 1, 0, 0],
  [-1, 0, 3]
]

B = [
  [ 7, 0, 0 ],
  [ 0, 0, 0 ],
  [ 0, 0, 1 ]
]


     |  1 0 0 |   | 7 0 0 |   |  7 0 0 |
AB = | -1 0 3 | x | 0 0 0 | = | -7 0 3 |
                  | 0 0 1 |
*/
vector< vector<int> > matrixMultiply(vector< vector<int> >& A, vector< vector<int> >& B) {
  int m = A.size(), n = A[0].size(), k = B[0].size();
  vector< vector<int> > res(m, vector<int>(k, 0));
  for(int i = 0; i < m; ++i) {
    for(int j = 0; j < n; ++j) {
      if(A[i][j] != 0) {
        for(int c = 0; c < k; ++c) {
          if(B[j][c] != 0) {
              res[i][c] = A[i][j] * B[j][c];
          }
        }
      }
    }
  }
  return res;
}
vector< vector<int> > matrixMultiplyII(vector< vector<int> >& A, vector< vector<int> >& B) {
  int m = A.size(), n = A[0].size(), l = B[0].size();
  vector< vector<int> > res(m, vector<int>(l, 0));
  map<int, map<int, int> > tableB;
  for(int i = 0; i < n; ++i) {
    for(int j = 0; j < l; j++) {
      map<int, int> tmp;
      tmp.insert({j, B[i][j]});
      if(B[i][j] != 0) {tableB[i] = tmp;}
    }
  }
  for(int i = 0; i < m; ++i) {
    for(int j = 0; j < n; ++j) {
      if(A[i][j] != 0) {
        map<int, int> tmp = tableB[j];
        auto iter = tmp.begin();
        while(iter != tmp.end()) {
          res[i][iter->first] += A[i][j] * iter->second;
          iter++;
        }
      }
    }
  }
  return res;
}

int main(void) {
  vector< vector<int> > A{
    {1, 0, 0},
    {-1, 0, 3}};
  vector< vector<int> > B{
    {7, 0, 0},
    {0, 0, 0},
    {0, 0, 1}};
  vector< vector<int> > res = matrixMultiplyII(A, B);
  for(int i = 0; i < res.size(); ++i) {
    for(int j = 0; j < res[i].size(); ++j) {
      cout << res[i][j] << " ";
    }
    cout << endl;
  }
}
       


内容概要:本文档详细介绍了Analog Devices公司生产的AD8436真均方根-直流(RMS-to-DC)转换器的技术细节及其应用场景。AD8436由三个独立模块构成:轨到轨FET输入放大器、高动态范围均方根计算内核和精密轨到轨输出放大器。该器件不仅体积小巧、功耗低,而且具有广泛的输入电压范围和快速响应特性。文档涵盖了AD8436的工作原理、配置选项、外部组件选择(如电容)、增益调节、单电源供电、电流互感器配置、接地故障检测、三相电源监测等方面的内容。此外,还特别强调了PCB设计注意事项和误差源分析,旨在帮助工程师更好地理解和应用这款高性能的RMS-DC转换器。 适合人群:从事模拟电路设计的专业工程师和技术人员,尤其是那些需要精确测量交流电信号均方根值的应用开发者。 使用场景及目标:①用于工业自动化、医疗设备、电力监控等领域,实现对交流电压或电流的精准测量;②适用于手持式数字万用表及其他便携式仪器仪表,提供高效的单电源解决方案;③在电流互感器配置中,用于检测微小的电流变化,保障电气安全;④应用于三相电力系统监控,优化建立时间和转换精度。 其他说明:为了确保最佳性能,文档推荐使用高质量的电容器件,并给出了详细的PCB布局指导。同时提醒用户关注电介质吸收和泄漏电流等因素对测量准确性的影响。
### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载与安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 最后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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