清除行列

题目描述

请编写一个算法,若N阶方阵中某个元素为0,则将其所在的行与列清零。

给定一个N阶方阵int[][](C++中为vector<vector>)mat和矩阵的阶数n,请返回完成操作后的int[][]方阵(C++中为vector<vector>),保证n小于等于300,矩阵中的元素为int范围内。

测试样例:
[[1,2,3],[0,1,2],[0,0,1]]

返回:[[0,0,3],[0,0,0],[0,0,0]]

import java.util.*;

public class Clearer {
    public int[][] clearZero(int[][] mat, int n) {
        // write code here
    	List<point> list = new ArrayList();
    	for(int i = 0; i < n; i++){
    		for(int j = 0; j < n; j ++){
    			if(mat[i][j] == 0){
    				point p = new point(i,j);
    				list.add(p);
    			}
    		}
    	}
    	for(int i =0; i< list.size(); i ++){
    		point p = list.get(i);
    		int x = p.x;
    		int y = p.y;
    		for(int m = 0; m < n; m ++){
    			mat[x][m] = 0;
    			mat[m][y] = 0;
    		}
    	}
    	return mat;
    }
    class point{
    	public int x;
    	public int y;
    	point(int i,int j){
    		x = i;
    		y = j;
    	}
    }
}


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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