#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:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开,介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术,重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势,并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程,涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员,尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士; 使用场景及目标:①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度和重量有高要求的设计优化;②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用,掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节;③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试,重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分,同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例,以提升学习效率与实践效果。
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