73. Set Matrix Zeroes

博客讨论当矩阵中有元素为0时,将其所在行和列都置为0的问题。指出遍历元素时区分原0和新置0的难点,并给出三种方法:一是用两个set存放需置0的行列;二是两次遍历矩阵,先标记后置0;三是利用布尔值记录首行首列,通过标记修改元素。

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当矩阵中有元素是0时,就将它所在的那一行和那一列全都置为0.

例如:

Input: 
[
  [1,1,1],
  [1,0,1],
  [1,1,1]
]
Output: 
[
  [1,0,1],
  [0,0,0],
  [1,0,1]
]

难度:【medium】

思考:最初想到的在遍历矩阵每个元素时,如果该元素是0,那么就将它所在的行和列的元素都改为0,可是再一想,发现再遍历下面的元素时,会区分不了是原来就是0,还是才改为0的。这是需要注意的地方。下面有三种方法:

方法1:比较容易想到,而且写出来一般不会出现什么bug. 利用两个set存放需要置0的行和列, 使用set是为了去重。

    void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {
        std::set<int> zero_rows;
        std::set<int> zero_cols;
        
        for (int i = 0; i < matrix.size(); ++i) {
            for (int j = 0; j < matrix[0].size(); ++j) {
                if (matrix[i][j] == 0) {
                    zero_rows.insert(i);
                    zero_cols.insert(j);
                }
            }
        }
        
        for (int i = 0; i < matrix.size(); ++i) {
            for (int j = 0; j < matrix[0].size(); ++j) {
                if (zero_rows.count(i) > 0 || zero_cols.count(j) > 0) {
                    matrix[i][j] = 0;
                }
            }
        }
    }

空间:O(M+N)

时间:O(M*N)

 

方法2:也是两次遍历矩阵,不过不需要额外的空间,第一次遍历矩阵时,把所有需要变为0的元素标记出来,第二次遍历时,再把那些标记的元素置为0. 这样做就是为了区分哪些元素所在的行和列需要改为0。

 void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {
        int MODIFIED = -1000000;
        int rows = matrix.size();
        int cols = matrix[0].size();
        
        for (int i = 0; i < rows; ++i) {
            for (int j = 0; j < cols; ++j) {
                if (matrix[i][j] == 0) {
                    for (int k = 0; k < rows; ++k) {
                        // 下面必须判断,否则会影响判断下面的元素是否要标记
                        if (matrix[k][j] != 0) {
                            matrix[k][j] = MODIFIED;
                        }
                    }
                    
                    for (int k = 0; k < cols; ++k) {
                        // 下面必须判断,否则会影响判断下面的元素是否要标记
                        if (matrix[i][k] != 0) {
                            matrix[i][k] = MODIFIED;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        
        for (int i = 0; i < rows; ++i) {
            for (int j = 0; j < cols; ++j) {
                if (matrix[i][j] == MODIFIED) {
                    matrix[i][j] = 0;
                }
            }
        }
    }

空间:O(1)

时间:O(M*N*(M+N))

 

方法3: 也不需要额外的空间,不过容易出现bug。

step1: 先利用两个bool 值 first_row_has_zero 和 first_col_has_zero 记录首行首列是否有为0的元素。

step2: 遍历矩阵,非首行首列的元素,如果某个元素是0,那么就把它对应的首行和首列对应位置置为0来进行标记。

step3: 对非首行首列的元素,按照首行首列的标记,来修改对应元素。

step4: 通过first_row_has_zero 和 first_col_has_zero判断,如果首行/首列最初有为0的元素,那么将首行/首列置为0.

void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {
        if (matrix.size() == 0) { return ; }
        
        int rows = matrix.size();
        int cols = matrix[0].size();
        
        // step1
        bool first_row_has_zero = false;
        bool first_col_has_zero = false;
        for (int i = 0; i < cols; ++i) {
            if (matrix[0][i] == 0) {
                first_row_has_zero = true;
            }
        }
        
        for (int i = 0; i < rows; ++i) {
            if (matrix[i][0] == 0) {
                first_col_has_zero = true;
            }
        }
        
        // step2
        for (int i = 1; i < rows; ++i) {
            for (int j = 1; j < cols; ++j) {
                if (matrix[i][j] == 0) {
                    matrix[i][0] = 0;
                    matrix[0][j] = 0;
                }
            }
        }
        
        // step3
        // 行置0
        for (int i = 1; i < rows; ++i) {
            if (matrix[i][0] == 0) {
                for (int j = 1; j < cols; ++j) {
                    matrix[i][j] = 0;
                }
            }
        }
        // 列置0
        for(int j = 1; j < cols; ++j) {
            if (matrix[0][j] == 0) {
                for (int i = 1; i < rows; ++i) {
                    matrix[i][j] = 0;
                }
            }
        }
        
        // step4
        // 首行
        if (first_row_has_zero) {
            for (int j = 0; j < cols; ++j) {
                matrix[0][j] = 0;
            }
        }
        // 首列
        if (first_col_has_zero) {
            for (int j = 0; j < rows; ++j) {
                matrix[j][0] = 0;
            }
        }
    }

 

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行,去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行,最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()
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