#381 Spiral Matrix II

本文介绍了一种高效生成螺旋矩阵的方法,通过不断调整边界而非计算位置的方式填充矩阵,实现了从1到n^2的元素按螺旋顺序排列。文章提供了一个通过AC测试的C++实现案例。

题目描述:

Given an integer n, generate a square matrix filled with elements from 1 to n^2 in spiral order.

 Notice
Example

Given n = 3,

You should return the following matrix:

[
  [ 1, 2, 3 ],
  [ 8, 9, 4 ],
  [ 7, 6, 5 ]
]
题目思路:

这题的思路在于不断缩小上下左右的boundary,而不用每次都计算position这么复杂。需要注意的是,循环终止的条件不是转完一圈才退出,一旦检测到count达到了n*n,就可以break。

Mycode(AC = 29ms):

class Solution {
public:
    /**
     * @param n an integer
     * @return a square matrix
     */
    vector<vector<int>> generateMatrix(int n) {
        // Write your code here
        vector<vector<int>> sp_matrix(n, vector<int>(n, 0));
        int count = 1,
            upper_row = 0,
            down_row = n - 1,
            left_col = 0,
            right_col = n - 1;
        
        while (count <= n * n) {
            // fill in upper row
            for (int i = left_col; i <= right_col; i++) {
                sp_matrix[upper_row][i] = count++;
            }
            upper_row++;
            
            if (count > n * n) break;
            
            // fill in right col
            for (int i = upper_row; i <= down_row; i++) {
                sp_matrix[i][right_col] = count++;
            }
            right_col--;
            
            if (count > n * n) break;
            
            // fill in down row
            for (int i = right_col; i >= left_col; i--) {
                sp_matrix[down_row][i] = count++;
            }
            down_row--;
            
            if (count > n * n) break;
            
            // fill in left col
            for (int i = down_row; i >= upper_row; i--) {
                sp_matrix[i][left_col] = count++;
            }
            left_col++;
        }
        
        return sp_matrix;
    }
};


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值