【数组】1380. 矩阵中的幸运数(简单)

Leetcode 1380:矩阵中的幸运数(超详细的解法!!!) 给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。 幸运数是指矩阵中满足同时下列两个条件的元素: 在同一行的所有元素中最小 在同一列的所有元素中最大 示例 1: 输入:matrix = [[3,7,8],[9,11,13],[15,16,17]] 输出:[15] 解释:15 是唯一的幸运数,因为它是其所在行中的最小值,也是所在列中的最大值。 示... 阅读详情

【题目】
给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。幸运数是指矩阵中满足同时下列两个条件的元素:
在同一行的所有元素中最小
在同一列的所有元素中最大
【示例1】
输入:matrix = [[3,7,8],[9,11,13],[15,16,17]]
输出:[15]
解释:15 是唯一的幸运数,因为它是其所在行中的最小值,也是所在列中的最大值。
【示例2】
输入:matrix = [[1,10,4,2],[9,3,8,7],[15,16,17,12]]
输出:[12]
解释:12 是唯一的幸运数,因为它是其所在行中的最小值,也是所在列中的最大值。
【示例3】
输入:matrix = [[7,8],[1,2]]
输出:[7]
【代码】

class Solution {
public:
    vector<int> luckyNumbers (vector<vector<int>>& matrix) {
        vector<int> rs;
        vector<int> minv;
        vector<int> maxv;
        for(auto x:matrix)
            minv.push_back(*min_element(x.begin(),x.end()));
        for(int i=0;i<matrix[0].size();i++){
            int maxnum=matrix[0][i];
            for(int j=1;j<matrix.size();j++)
                if(matrix[j][i]>maxnum)
                    maxnum=matrix[j][i];
            maxv.push_back(maxnum);
        }
        for(auto x:matrix)
            for(auto y:x)
                if(find(maxv.begin(),maxv.end(), y)!=maxv.end()&&find(minv.begin(),minv.end(),y)!=minv.end())
                    rs.push_back(y);
        return rs;

    }
};

官方题解

class Solution {
public:
    vector<int> luckyNumbers(vector<vector<int>>& matrix) {
        int r = matrix.size(), c = matrix[0].size();
        vector<int> rMin(r, INT_MAX);
        vector<int> cMax(c, 0);
        for (int i = 0; i < r; ++i) {
            for (int j = 0; j < c; ++j) {
                rMin[i] = min(rMin[i], matrix[i][j]);
                cMax[j] = max(cMax[j], matrix[i][j]);
            }
        }

        vector<int> ans;
        for (int i = 0; i < r; ++i) {
            for (int j = 0; j < c; ++j) {
                if (matrix[i][j] == rMin[i] && matrix[i][j] == cMax[j]) {
                    ans.push_back(matrix[i][j]);
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};
python-leetcode-1380. 矩阵中的幸运数 要找出矩阵中的幸运数,我们需要遵循以下两个条件:在同一行的所有元素中最小。在同一列的所有元素中最大。:遍历矩阵的每一行,记录每行中的最小值以及该最小值所在的列索引。:对于每行找到的最小值的列索引,检查该列中是否是该列的最大值。如果是,则该元素是一个幸运数。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.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');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % 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")

leetcode 1380 -矩阵中的幸运数 -java版

文章目录题目代码 题目 给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。 幸运数是指矩阵中满足同时下列两个条件的元素: 在同一行的所有元素中最小 在同一列的所有元素中最大 示例 1: 输入:matrix = [[3,7,8],[9,11,13],[15,16,17]] 输出:[15] 解释:15 是唯一的幸运数,因为它是其所在行中的最小值,也是所在列中的最大值。 示例 2: 输入:matrix = [[1,10,4,2],[9,3,8,7],[15,16,1

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1380.矩阵中的幸运数

题目 1380.矩阵中的幸运数 题目大意 给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。 幸运数是指矩阵中满足同时下列两个条件的元素: 在同一行的所有元素中最小 在同一列的所有元素中最大 样例 数据规模 思路 定义minnr[],maxxc[]分别表示第iii行最小和第jjj列最大的元素的值。通过遍历矩阵进行预处理。处理出每一行每一列的相关最值之后,再次遍历矩阵的每一个元素matrix[i][j]matrix[i][j]matrix[i][j],如

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1380 矩阵中的幸运数(模拟)

1. 问题描述: 你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。 幸运数是指矩阵中满足同时下列两个条件的元素: 在同一行的所有元素中最小 在同一列的所有元素中最大 示例 1: 输入:matrix = [[3,7,8],[9,11,13],[15,16,17]] 输出:[15] 解释:15 是唯一的幸运数,因为它是其所在行中的最小值,也是所在列中的最大值。 示例 2: 输入:matrix = [[1,10,4,2],[9,3,8,7],[15,16

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