NY--858 -- 下三角矩阵

本文探讨了下三角矩阵的概念,强调其在编程中的特点,即第i行包含i个非零元素。通过代码示例进一步阐述这一特性。

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下三角矩阵


时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度:3
描述

给定一个由0和1组成的矩阵。只允许交换相邻的两行,要把矩阵转化成下三角矩阵(主对角线上方的元素都是0),最少需要交换几次?输入的矩阵保证总能转化成下三角矩阵。

输入
多组测试数据。
每组测试数据第一行为一个整数n(1 <= n < 1000),表示矩阵的大小为n*n;
接下来n行,每行有n个数表示这个矩阵。
输出
输出最小需要交换的次数,单独占一行。
样例输入
3
0 0 1
1 0 0
0 1 0
样例输出
2


Code:


下三角矩阵的特点是第几行就有几个非零元


#include<stdio.h>
#include<string.h>
int a[1005][1005],b[1005];
int main()
{
	int i,j,n,ans;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		memset(b,-1,sizeof(-1));
		ans = 0;
		for(i=1;i<=n;i++)
			for(j=1;j<=n;j++)
				scanf("%d",&a[i][j]);
		for(i=1;i<=n;i++)//找到每一行最后一个非0元素并记录列号
			for(j=n;j>0;j--){
				if(a[i][j]!=0){
					b[i] = j;
					break;
				}
			}
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			int pos = -1;//从第一行开始,依次把拥有i个非零元的那一行调到第i行
			for(j=i;j<=n;j++){
				if(b[j]<=i){
					pos = j;
					break;
				}
			}
			int temp;
			for(j=pos;j>i;j--){
				temp = b[j];
				b[j] = b[j-1];
				b[j-1] = temp;
				ans++;	
			}	
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	
	return 0;
} 



<think>好的,用户想了解如何使用FealPy库来组装矩阵,特别是需要示例代码。首先,我需要回忆一下FealPy的相关知识。FealPy是一个有限元分析库,主要用于求解偏微分方程。组装矩阵通常是有限元方法中的关键步骤,涉及到刚度矩阵载荷向量的构建。 用户可能已经对有限元方法有一定的了解,但需要具体的代码示例。我应该先介绍FealPy的基本使用步骤,比如网格生成、空间定义、表单编译矩阵组装。然后,提供一个简单的实例,比如泊松方程,这样用户能够清晰地看到流程。 要注意代码的正确性,确保语法无误。同时,根据用户提供的引用[1],可能需要提到如何从GUI导出变量或完全用脚本定义问题,但FealPy可能有自己的方式,所以需要结合FealPy的文档来指导。 用户可能需要组装的是刚度矩阵,所以示例应包含刚度矩阵的组装过程。此外,可能需要解释各个步骤的作用,比如为何要创建拉格朗日有限元空间,如何定义双线性形式等。还要提醒安装FealPy的方法,比如pip安装。 可能还需要考虑用户对矩阵组装背后数学原理的理解,比如弱形式的积分,但用户主要关注代码示例,所以数学部分可以简要提及,如使用$-\Delta u = f$这样的公式,并用$$包裹独立公式。 最后,生成相关问题,帮助用户深入学习解决可能遇到的问题,比如边界条件处理、高阶元使用或并行计算优化。确保回答结构清晰,步骤明确,代码可直接运行测试。</think>### FealPy 矩阵组装方法及示例 FealPy是基于Python的有限元分析库,矩阵组装是其核心功能之一。以下是刚度矩阵组装的典型流程示例代码: #### 1. 网格生成 ```python from fealpy.mesh import MeshFactory as MF # 生成单位正方形三角网格 mesh = MF.boxmesh2d([0,1,0,1], nx=5, ny=5, meshtype='tri') ``` #### 2. 创建有限元空间 ```python from fealpy.functionspace import LagrangeFESpace space = LagrangeFESpace(mesh, p=1) # 一阶拉格朗日元 ``` #### 3. 定义双线性形式 对应泊松方程$-\Delta u = f$的弱形式: $$ a(u,v) = \int_{\Omega} \nabla u \cdot \nabla v \, dx $$ ```python from fealpy import BilinearForm from fealpy.fem import ScalarDiffusionIntegrator bilform = BilinearForm(space) bilform.add_domain_integrator(ScalarDiffusionIntegrator()) ``` #### 4. 矩阵组装 ```python A = bilform.assembly() # 刚度矩阵 print(f'刚度矩阵维度:{A.shape}') ``` #### 5. 完整示例(泊松方程求解) ```python import numpy as np from fealpy.pde.poisson_2d import CosCosData pde = CosCosData() # 内置测试案例 mesh = MF.boxmesh2d(pde.domain(), nx=10, ny=10, meshtype='tri') space = LagrangeFESpace(mesh, p=1) # 组装刚度矩阵载荷向量 bilform = BilinearForm(space) bilform.add_domain_integrator(ScalarDiffusionIntegrator()) A = bilform.assembly() linearform = LinearForm(space) linearform.add_domain_integrator(ScalarSourceIntegrator(pde.source)) F = linearform.assembly() # 处理边界条件 bc = DirichletBC(space, pde.dirichlet) A, F = bc.apply(A, F) # 求解 uh = space.function() A += 1e-12*np.eye(A.shape[0]) # 防止矩阵奇异 uh[:] = np.linalg.solve(A, F) ``` #### 关键技术点说明: 1. **积分器选择**:`ScalarDiffusionIntegrator`对应梯度点乘积分 2. **矩阵优化**:自动采用CSR稀疏矩阵存储格式 3. **并行支持**:可通过`fealpy.ParallelMesh`实现并行计算[^1]
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