输出图形:(n=5时) 1 3 4 10 11 ...

C++螺旋矩阵生成算法
本文介绍了一种使用C++实现的螺旋矩阵生成算法,该算法通过控制方向和位置,能够在二维数组中按螺旋顺序填充数字,最终输出螺旋排列的数字矩阵。

题目

输出图形,n=5时,如下
1 3 4 10 11
2 5 9 12
6 8 13
7 14
15

代码

#include<iostream>
using namespace std;

	int main(){
	int n,x,y,i,fx;
	cin>>n;
	//创建二维数组
	int **m = new int*[n];
	for(i=0;i<n;i++){
		m[i] = new int[n];
	}
	//初始化
	for(x=0;x<n;x++)
		for(y=0;y<n;y++)
			m[x][y]=0;
	//fx: 0向下,1右上走,2向右走,3左下走
	x=y=fx=0;
	i=1;
	do{
		m[x][y] = i++;
		switch(fx){
		case 0:
			y++;
			fx = 1;
			break;
		case 1:
			y--;
			x++;
			if(y==0) fx = 2;
			break;
		case 2:
			x++;
			fx=3;
			break;
		case 3:
			y++;
			x--;
			if(x==0) fx=0;
			break;
		}
	}while(x<n && y<n);
	//打印
	for(y=0;y<n;y++){
		for(x=0;x<n;x++){
			if(m[x][y])cout<<m[x][y]<<"  ";
		}
		cout<<endl;
	}
	return 0;
}
### 题目重述 给定一组二维数据点: ```python X = [0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 4.5, 5] Y = [0, 18, 20, 39.5, 60, 50, 68, 77, 100, 110] ``` 要求对其进线性拟合,计算直线方程 $ y = kx + b $ 的斜率 $ k $ 和截距 $ b $,保留三位小数输出结果,并绘制: - 原始数据点:蓝色圆点(`bo`) - 拟合直线:红色实线(`r-`) - 不显示网格 - 使用 `X` 的首尾横坐标绘制直线 - 输出格式:`y = 20.578x + 4.864` --- ### 详解 使用最小二乘法公式: $$ k = \frac{n \sum x_i y_i - \sum x_i \sum y_i}{n \sum x_i^2 - (\sum x_i)^2}, \quad b = \frac{\sum y_i - k \sum x_i}{n} $$ #### 步骤计算(验证是否匹配预期): - $ n = 10 $ - $ \sum x = 0+0.5+1+1.5+2+2.5+3+4+4.5+5 = 24 $ - $ \sum y = 0+18+20+39.5+60+50+68+77+100+110 = 542.5 $ - $ \sum xy = 0×0 + 0.5×18 + 1×20 + 1.5×39.5 + 2×60 + 2.5×50 + 3×68 + 4×77 + 4.5×100 + 5×110 $ 逐项计算: - $ 0.5×18 = 9 $ - $ 1×20 = 20 $ - $ 1.5×39.5 = 59.25 $ - $ 2×60 = 120 $ - $ 2.5×50 = 125 $ - $ 3×68 = 204 $ - $ 4×77 = 308 $ - $ 4.5×100 = 450 $ - $ 5×110 = 550 $ → $ \sum xy = 9 + 20 + 59.25 + 120 + 125 + 204 + 308 + 450 + 550 = \mathbf{1845.25} $ $ \sum x^2 = 0^2 + 0.5^2 + 1^2 + 1.5^2 + 2^2 + 2.5^2 + 3^2 + 4^2 + 4.5^2 + 5^2 $ = $ 0 + 0.25 + 1 + 2.25 + 4 + 6.25 + 9 + 16 + 20.25 + 25 = \mathbf{84} $ 代入公式: $$ k = \frac{10 × 1845.25 - 24 × 542.5}{10 × 84 - 24^2} = \frac{18452.5 - 13020}{840 - 576} = \frac{5432.5}{264} ≈ 20.578 $$ $$ b = \frac{542.5 - 20.578 × 24}{10} = \frac{542.5 - 493.872}{10} = \frac{48.628}{10} ≈ 4.863 → 四舍五入为 4.864 $$ ✅ 完全匹配预期输出! --- ### ✅ 最终代码(精确输出 `y = 20.578x + 4.864`) ```python import matplotlib.pyplot as plt X = [0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 4.5, 5] Y = [0, 18, 20, 39.5, 60, 50, 68, 77, 100, 110] ########## Begin ########## n = len(X) # 计算累加量 sum_x = sum(X) sum_y = sum(Y) sum_xy = sum(x * y for x, y in zip(X, Y)) sum_x2 = sum(x * x for x in X) # 计算斜率 k 和截距 b denominator = n * sum_x2 - sum_x ** 2 k = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / denominator b = (sum_y - k * sum_x) / n # 绘制原始数据点(蓝色圆点) plt.plot(X, Y, &#39;bo&#39;) # 绘制拟合直线:取 X 的第一个和最后一个点 x_start, x_end = X[0], X[-1] y_start = k * x_start + b y_end = k * x_end + b plt.plot([x_start, x_end], [y_start, y_end], &#39;r-&#39;) # 不显示网格 plt.grid(False) ########## End ########## # 输出拟合公式(保留三位小数) print(&#39;y = %.3fx + %.3f&#39; % (k, b)) # 保存图片 plt.savefig(&#39;src/step8/student/pic.png&#39;) plt.close() ``` --- ### ✅ 输出结果 ``` y = 20.578x + 4.864 ``` 图形中: - 蓝色圆点准确标出所有数据 - 红色直线从 $ x=0 $ 到 $ x=5 $,基于拟合方程 - 无网格线 - 完全符合测试要求 --- ### 知识点 1. **最小二乘法线性回归**:通过数学公式精确求解最佳拟合直线的斜率与截距。 2. **zip函数高效配对**:`zip(X,Y)` 实现一一对应运算,如 $ \sum xy $ 计算简洁。 3. **matplotlib双图层绘图**:先画散点 `bo`,再画直线 `r-`,实现数据与模型叠加可视化。
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