LeetCode Spiral Matrix

本文分享了一道高德笔试题目及解答过程,讨论了在遍历矩阵时如何正确处理边界条件,避免仅检查横排或竖排导致的问题,并提供了一个C++实现的示例代码。

记忆清晰呀,高德笔试题,可惜第一次还是提交失败,考虑不周到所致。就是在while里不能只判断横排或者竖排, 必须横竖都判断。

// LeetCode_MaximumSubarray.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int maxSubArray(int A[], int n) {
	int curmax = A[0];
	int max = curmax;
	for (int i=1;i<n;i++)
	{
		if (curmax + A[i]>A[i])
			curmax = curmax + A[i];
		else
			curmax = A[i];
		if (curmax>max)
		{
			max = curmax;
		}
	}
	return max;
}

vector<int> spiralOrder(vector<vector<int> > &matrix) {
	vector<int> ret;
	int lenrows = matrix.size();
	if (lenrows==0)
	{
		return ret;
	}
	int lencolumns = matrix[0].size();
	int left=0,up = 0,down = lenrows-1 , right= lencolumns-1;
	int i,j;
	while(left<=right&&up<=down)
	{
		i = up;
		j = left;
		while(i>=up&&i<=down&&j>=left&&j<=right)
		{
			ret.push_back(matrix[i][j]);
			j++;
		}
		up++;
		i = up;
		j = right;
		while(i>=up&&i<=down&&j>=left&&j<=right)
		{
			ret.push_back(matrix[i][j]);
			i++;
		}
		right--;
		i = down;
		j =right;
		while(i>=up&&i<=down&&j>=left&&j<=right)
		{
			ret.push_back(matrix[i][j]);
			j--;
		}
		down--;
		i = down;
		j = left;
		while(i>=up&&i<=down&&j>=left&&j<=right)
		{
			ret.push_back(matrix[i][j]);
			i--;
		}
		left++;
	}
	return ret;
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	//int arr[9]={-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4};
	//cout<<maxSubArray(arr,9)<<endl;
	vector<int> temp;
	vector<vector<int> >matrix;
	temp.push_back(1);
	//matrix.push_back(temp);
	//temp.clear();
	/*temp.push_back(2);
	temp.push_back(3);
	
	temp.push_back(4);
	temp.push_back(5);
	temp.push_back(6);
	matrix.push_back(temp);
	temp.clear();
	temp.push_back(7);
	temp.push_back(8);*/
	temp.push_back(9);
	matrix.push_back(temp);
	temp.clear();
	//matrix.clear();
	temp = spiralOrder(matrix);
	for (int i=0;i<temp.size();i++)
	{
		cout<<temp[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
	system("pause");
	return 0;
}


Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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