月份矩阵

水题,输入t个n*m的矩阵,同一矩阵内相邻的人出生月份不能相同。
解题思路:
1
直接方向数组去拓展,只要有相同出生月份的就输出 “WRONG”,反之,最后输出 “RIGHT”。
时空复杂度:
1
2
时间复杂度:O(n*m)
空间复杂度:O(1)
AC代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int t,n,m;
int a[20][20];//矩阵
int dx[4]={0,1,0,-1},dy[4]={1,0,-1,0};//方向数组
int main()
{
    scanf("%d %d %d",&t,&n,&m);
    while(t--)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=m;j++)
        scanf("%d",&a[i][j]);
        for(int i=1;i<=n;i++)//枚举每一个点
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            for(int k=0;k<4;k++)
            {
                int nx=i+dx[k];
                int ny=j+dy[k];
                if(nx>n||ny>m||nx<1||ny<1)continue;//防止越界
                if(a[i][j]==a[nx][ny])
                {
                    printf("WRONG");
                    goto re;
                }
            }
        }
        printf("RIGHT");
        re:
        if(t)printf("\n");
    }
    return 0;
}
<think>首先,用户的问题是:“我想查找使用Python处理嵌套列表来生成矩阵的方法 请问Python通过处理嵌套列表生成矩阵的方法”。翻译成英文是:"I want to find a method using Python to handle nested lists to generate matrices. Please advise on methods for generating matrices by processing nested lists in Python." 现在,回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 另外,参考站内引用提供了相关信息: - 引用[1]: 嵌套列表理解创建矩阵,使用类似 `matrix = [[x for x in range(3)] for y in range(3)]`。 - 引用[2]: 生成笛卡尔积,使用嵌套循环在列表理解中。 - 引用[3]: 嵌套列表的遍历,使用循环或enumerate函数。 - 引用[4]: 如何从嵌套列表矩阵中提取特定元素,如对角线。 - 引用[5]: 嵌套列表表示矩阵的例子。 用户上一次的问题和我的回答:在系统提供的示例中,是关于快速排序的代码和问题。但用户当前的问题是独立的,所以我不需要直接引用之前的对话。用户的问题是新的,针对Python嵌套列表生成矩阵。 我的回答需要: 1. **结构清晰**:逐步解释方法。 2. **真实可靠**:基于提供的引用和自己的知识。 3. **使用中文**。 4. **生成相关问题**:在结尾生成相关问题。 5. **添加引用标识**:自然地添加引用标识到引用内容末尾。 关键点:用户想知道如何生成矩阵使用嵌套列表。在Python中,矩阵通常用二维列表(即嵌套列表)表示。 基于引用: - 引用[1]和[5]直接展示如何用列表理解创建嵌套列表作为矩阵。 - 引用[4]展示了如何访问矩阵的元素。 我的回答应该涵盖: 1. **创建矩阵**:如何用嵌套列表表示矩阵。 2. **生成方法**:使用列表理解或循环来初始化矩阵。 3. **示例代码**:提供清晰的代码示例。 步骤结构: 1. **介绍**:解释什么是嵌套列表在Python中用于矩阵。 2. **创建方法**:描述主要方法,如使用列表理解。 3. **代码示例**:展示创建矩阵的代码。 4. **访问元素**:简要提到如何访问矩阵元素,基于引用[4]。 5. **结语**:总结。 6. **相关问题**:生成相关问题。 生成相关问题: - 基于主题,如优化、应用场景或高级技巧。 - 例如: 1. 如何高效地初始化大型矩阵? 2. 矩阵操作如乘法如何在嵌套列表中实现? 3. 使用嵌套列表的优缺点是什么? 添加引用: - 在解释中使用引用标识,如“[^1]”当提到引用内容时。 - 例如,当描述列表理解创建矩阵时,引用[^1]。 确保LaTeX格式: - 用户的问题中没有数学表达式,但如果有数值示例,可适当添加。 - 例如,描述矩阵时,可以用$matrix$表示矩阵变量。 最终回答框架: - 开头:直接回答问题。 - 主体:分步骤解释。 - 结尾:生成相关问题。 </think>### Python通过处理嵌套列表生成矩阵的方法 在Python中,矩阵通常使用嵌套列表(即列表的列表)来表示。每个内层列表对应矩阵的一行,外层列表包含所有行。这种方法简单灵活,适合处理二维数据结构。以下我将基于站内引用,详细介绍如何生成矩阵并处理元素操作。 #### 1. **创建矩阵的基本方法** Python列表理解语法是生成嵌套列表矩阵的高效方式。它通过嵌套循环或条件表达式快速初始化矩阵元素。 - **示例1:使用列表理解初始化固定值矩阵** 引用[1]展示了如何生成一个3×3矩阵,元素从0开始递增:`matrix = [[x for x in range(3)] for y in range(3)]`。这将输出:`[[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]`[^1]。 - 代码解释: - 外层循环 `for y in range(3)` 创建3行。 - 内层循环 `for x in range(3)` 为每行生成3列元素。 - 你可以修改range参数或表达式来定制尺寸和值,例如生成全1矩阵:`matrix = [[1 for _ in range(4)] for _ in range(4)]`。 - **示例2:创建自定义值矩阵** 引用[5]提供了季节月份矩阵的例子:`years = [['January', 'February', 'March'], ['April', 'May', 'June'], ...]` [^5]。这适用于非数字数据: ```python # 生成一个2×2矩阵,元素为字符串 matrix = [['a' + str(j) for j in range(2)] for i in range(2)] print(matrix) # 输出: [['a0', 'a1'], ['a0', 'a1']] ``` #### 2. **生成矩阵的高级技巧** - **使用嵌套循环生成笛卡尔积矩阵** 引用[2]演示了如何生成两个列表的笛卡尔积矩阵:`pairs = [(x, y) for x in [1, 2] for y in ['a', 'b']]` [^2]。这相当于矩阵的行列组合: ```python # 生成坐标矩阵 coordinates = [[(x, y) for y in range(2)] for x in range(2)] print(coordinates) # 输出: [[(0, 0), (0, 1)], [(1, 0), (1, 1)]] ``` - **初始化特定模式的矩阵** 你可以结合条件语句或数学表达式创建对角矩阵、对称矩阵等: ```python # 生成3×3单位矩阵(主对角线为1,其余为0) identity_matrix = [[1 if i == j else 0 for j in range(3)] for i in range(3)] print(identity_matrix) # 输出: [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]] ``` #### 3. **访问和操作矩阵元素** 一旦矩阵生成,你可以使用索引访问或修改元素。引用[4]详细讲解了如何提取特定元素: - **提取行或列**:例如,获取所有第二列元素:`col = [row[1] for row in matrix]`[^4]。 - **提取对角线**:主对角线:`[matrix[i][i] for i in range(len(matrix))]`;反对角线:`[matrix[i][-i-1] for i in range(len(matrix))]`[^4]。 ```python matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] main_diag = [matrix[i][i] for i in range(3)] # 输出: [1, 5, 9] anti_diag = [matrix[i][-i-1] for i in range(3)] # 输出: [3, 5, 7] ``` #### 4. **注意事项** - **内存效率**:嵌套列表适合中小型矩阵,但对于大型矩阵(如1000×1000),考虑使用NumPy库以避免性能瓶颈。 - **遍历优化**:引用[3]建议使用`enumerate`函数遍历嵌套列表:`for i, row in enumerate(matrix): for j, item in enumerate(row): ...` [^3],这便于同时获取索引和值。 - **错误处理**:确保所有内层列表长度一致,否则矩阵会不规则。初始化时使用固定范围函数(如`range()`)可避免此问题。 总之,Python嵌套列表提供了一种直观的矩阵表示方式。通过列表理解,你可以高效地生成矩阵;结合索引技巧,能轻松处理元素操作。对于复杂矩阵运算,集成NumPy库是进阶选择[^1][^4]。
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