3二维数组查找python

本文介绍了一种在特定排序方式下的二维数组中查找指定整数的方法。通过从数组的右上角开始,根据目标值与当前元素的大小关系进行移动,实现了高效查找。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
思路:1、从右上角开始
2、如果该元素大于target,则向左移一位
3、如果该元素小于target,则向下移一位
这里写图片描述

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    # array 二维列表
    def Find(self, target, array):
        # write code here
        # 判断数组是否为空
        if array == []:
            return False

        rawnum = len(array)
        colnum = len(array[0])

        i = colnum - 1
        j = 0
        while i >= 0 and j < rawnum:
            if array[j][i] < target:
                j += 1
            elif array[j][i] > target:
                i -= 1
            else:
                return True
		return False
Python中,特别是使用NumPy库,你可以轻松地进行二维数组一维数组的拼接。以下是一些关键点: 1. **拼接前提**[^1]: 如果你想拼接一个二维数组(矩阵)一个一维数组,它们的维度必须匹配。如果一维数组是一条单列数据,它通常需要通过`np.newaxis`或`.reshape()`变成形状为`(n, 1)`的二维数组。 ```python import numpy as np # 假设有一个一维数组 one_dim_array = np.array([1, 2, 3]) # 转换成二维数组 one_dim_array_2d = one_dim_array.reshape(-1, 1) # 对于二维数组,如已有的 two_dim_array = np.array([[4, 5], [6, 7]]) # 拼接 combined = np.hstack((two_dim_array, one_dim_array_2d)) ``` 2. **二维数组操作**: - 创建二维数组可以通过列表嵌套或者使用NumPy的`array`函数: ```python matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] ``` - 读取文件并转换成二维数组,如果数据是逗号或制表符分隔,可以使用`csv`模块: ```python import csv with open(&#39;file.csv&#39;) as file: data = list(csv.reader(file, delimiter=&#39;,&#39;)) two_dim_data = np.array(data) ``` 3. **查找峰值**: - 为了找到一个二维数组中的峰值,可以遍历每个子区域(如田字形),并找出其中的最大值: ```python def find_peaks(matrix): max_value = matrix[0][0] max_coords = (0, 0) for i in range(len(matrix)): for j in range(len(matrix[i])): if matrix[i][j] > max_value: max_value = matrix[i][j] max_coords = (i, j) return max_value, max_coords peaks, _ = find_peaks(two_dim_array) ``` 4. **创建动态二维数组**: - 如果需要动态地创建大小未知的二维数组,可以使用列表推导式或`numpy.empty`: ```python num_rows = 3 num_cols = 4 dynamic_array = np.empty((num_rows, num_cols), dtype=int) ``` 综上,Python二维数组操作灵活多样,但需要注意拼接动态创建时保持正确的维度结构。
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