LeetCode Set Matrix Zeroes

本文介绍了一种不使用额外空间将包含零元素的矩阵行和列置零的算法。通过两次遍历,首先横向扫描标记需要置零的行,再纵向扫描进行实际置零操作,巧妙利用 UINT_MAX 作为标记值。

不让用空间很操蛋,其实就是用别的数(不在整数的表示范围内,程序中用INT_MAX都不行,只能UINT_MAX)作为标记,如果能考虑到迭代一次后的数组会影响结果这题就解决了一半,接下来的思路是分别遍历,先横着遍历,找零的,但是不能把行列改变为0因为会影响下一次遍历,所以要一个标记的数UINT_MAX(开辟空间也是解决这),然后竖着遍历,这次可以改行列的值了同时记得把原来的UINT_MAX改成0。就这样了。这题没怎么想,一不小心瞥了一眼答案,O(∩_∩)O~

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

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

void setZeroes(vector<vector<int> > &matrix) {
	int lenRow = matrix.size();
	int lenColumn = 0;
	if (lenRow!=0)
	{
		lenColumn = matrix[0].size();
	}
	for (int i=0;i<lenRow;i++)
	{
		for(int j=0;j<lenColumn;j++)
		{
			if (matrix[i][j]==0)
			{
				for (int k=0;k<lenColumn;k++)
				{
					if(matrix[i][k]!=0)
					matrix[i][k] = UINT_MAX;//INT_MAX
				}
				break;
			}
		}
	}
	for(int j=0;j<lenColumn;j++)
	{
		for (int i=0;i<lenRow;i++)
		{	
			if (matrix[i][j]==0)
			{
				for (int k=0;k<lenRow;k++)
				{
					matrix[k][j] = 0;
				}
				break;
			}
			if (matrix[i][j]==UINT_MAX)
			{
				matrix[i][j]=0;
			}
		}
	}
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	vector<vector<int> > matrix;
	vector<int> temp;
	temp.clear();
	temp.push_back(1);
	temp.push_back(0);
	temp.push_back(2);
	temp.push_back(3);
	matrix.push_back(temp);
	temp.clear();
	temp.push_back(1);
	temp.push_back(4);
	temp.push_back(5);
	temp.push_back(6);
	matrix.push_back(temp);
	temp.clear();
	temp.push_back(1);
	temp.push_back(8);
	temp.push_back(2);
	temp.push_back(0);
	matrix.push_back(temp);
	int lenRow = matrix.size();
	int lenColumn = 0;
	if (lenRow!=0)
	{
		lenColumn = matrix[0].size();
	}
	for (int i=0;i<lenRow;i++)
	{
		for(int j=0;j<lenColumn;j++)
		{
			cout<<matrix[i][j]<<" ";	
		}
		cout<<endl;
	}
	setZeroes(matrix);
	cout<<" after setzero"<<endl;
	for (int i=0;i<lenRow;i++)
	{
		for(int j=0;j<lenColumn;j++)
		{
			cout<<matrix[i][j]<<" ";	
		}
		cout<<endl;
	}
	system("pause");
	return 0;
}


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。
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