java数据结构与算法刷题-----LeetCode766. 托普利茨矩阵

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java数据结构与算法刷题目录(剑指Offer、LeetCode、ACM)-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完):https://blog.youkuaiyun.com/grd_java/article/details/123063846

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解题思路
  1. 这道题只要换一种理解方式,瞬间就会变的很简单。
  2. 题目描述是每个元素左上和右下对角线元素都相同。但是,我们发现除了第一行和第一列外,每个元素的左上角元素都与它相同。
  3. 所以这道题可以换一种理解方式。除了第一行和第一列的元素以外的元素,如果左上角的元素和它不一样,那就不是托普利兹矩阵
代码:时间复杂度O(n*m) 空间复杂度O(1)

在这里插入图片描述

class Solution {
    public boolean isToeplitzMatrix(int[][] matrix) {
        int m = matrix.length, n = matrix[0].length;//获取行和列
        //从第二行第二列开始,判断是否和左上角元素一致,如果不是,则不满足条件
        //因为第一行和第一列没有左上角元素,所以跳过
        for(int i = 1;i<m;i++){
            for(int j = 1; j<n;j++){
                if(matrix[i][j] != matrix[i-1][j-1]) return false;
            }
        }
        //如果每个元素,都满足和左上角元素一致,那么返回true
        return true;
    }
}
海康Camera MVS Linux SDK二次开发封装ROS packge过程记录(c++) https://www.hikrobotics.com/machinevision/service/download?module=0 阅读详情

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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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ydenergy_殷志鹏
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