young氏矩阵

http://www.jobcoding.com/array/matrix/young-tableau-problem/

如果一个矩阵每一行每一列都严格单调递增,我们称该矩阵为杨氏矩阵(Young Tableau)。对于杨氏矩阵(a[m][ n]),通常会涉及两个问题:(1) 怎样在杨氏矩阵中查找某个元素X?(2) 怎样在杨氏矩阵找第k大的数?


2. 解决方案

杨氏矩阵是一种非常巧妙的数据结构,它既可以用来当堆,又可以用来当做平衡树。

(1) 问题1求解

【方案一】

<二分查找>

对于杨氏矩阵,由于每行每列均是有序的,则可以于矩阵采用二分查找。具体方法是:

对于当前子矩阵a[i][j]~a[s][t],中间元素为a[(i+s)/2][(j+t)/2],如果a[(i+s)/2][(j+t)/2]==x,则找出该元素;如果a[(i+s)/2][(j+t)/2] > x,则在子矩阵a[i][j]~a[(i+s)/2][(j+t)/2]中查找;如果a[(i+s)/2][(j+t)/2] < x,则在三个子矩阵:a[i][(j+t)/2]~ a[(i+s)/2][t],a[(i+s)/2][(j+t)/2]~ a[s][t]和a[(i+s)/2][j]~ a[s][ (j+t)/2]中查找。该算法的递归式为f(mn)=3f(mn/4)+O(1),根据主定理知,时间复杂度为:O((mn)^(log4(3)))。

【方案二】

<类堆查找法>

杨氏矩阵具有明显的堆特征:从矩阵的右上角出发(从左下角出发思路类似),对于元素a[i][j],如果a[i][j]==x,则找到元素x,直接返回;如果a[i][j] > x,则向下移动,即继续比较a[i+1][j]与x;如果a[i][j]<x,则向左移动,即继续比较a[i][j-1]与x。该算法的时间复杂度是O(m+n),代码如下:

bool find_in_YoungTableau(int** a, int m, int n, int x) {
  assert(a != NULL && m > 0 && n > 0);
  int row, col;
  row = 0;
  col = n-1;
  while(row <= m-1 && col >= 0) {
    if(a[row][col] == x)
      return true;
    else if(a[row][col] > x)
      col--;
    else
      row++;
  }
  return false;
} 

(2) 问题2求解

【方案一】

<小顶堆法>

首先将a[0][0]加入小顶堆,然后每次从小顶堆中取出最小元素,并加入比该元素大且与之相邻的两个元素(对于a[0][0],则需要加入a[0][1]和a[1][0]),直到取出第k个元素,需要注意的是,需要采用额外空间记录某个元素是否已经加入到小顶堆以防止重复加入。

【方案二】

<二分枚举+类堆查找>

首先,二分枚举找到一个数x,它比杨氏矩阵中k个数大;然后,利用类堆查找法找到刚好小于x的元素。该算法的时间复杂度为O((m+n)lg(mn)),但不需要额外存储空间。代码如下:



int find_kth_in_YoungTableau(int** a, int m, int n, int k) {
  int low = a[0][0];
  int high = a[m-1][n-1];
  int order = 0;
  int mid = 0;
  do {
    mid = (low + high) >> 1;
    order = get_order(a, m, n, mid);
    if(order == k)
      break;
    else if(order > k)
      high = mid - 1;
    else
      low = mid + 1;
  } while(1); //二分枚举整,找出正好大于k的一个整数 mid 
 
  int row = 0;
  int col = n - 1;
  int ret = mid;
  while(row <= m-1 && col >= 0) { //找出比mid小的最大数
    if(a[row][col] < mid) {
      ret = (a[row][col] > ret) ? a[row][col] : ret;
      row++;
    } else {
      col--;
    }
  }
  return ret;
}
 
//整数k在矩阵中的排名
int get_order(int** a, int m, int n, int k) {
  int row, col, order;
  row = 0;
  col = n-1;
  order = 0;
  while(row <= m-1 && col >= 0) {
    if(a[row][col] < k) {
      order += col + 1;
      row++;
    } else {
      col--;
    }
  }
  return order;
} 




### 关于迅销矩阵的概念及其应用 #### 迅销矩阵的定义 迅销矩阵并非是一个标准数学或经济学中的通用术语,但在某些特定领域可能被用来描述一种优化模型或者策略工具。如果将其与商业场景结合,则可以理解为一种用于分析产品销售效率、库存周转率以及市场响应速度的矩阵模型[^3]。 在实际操作中,“迅销”通常指快速销售的能力,而矩阵则是一种多维度的数据结构形式。因此,迅销矩阵可能是企业为了提升运营效率所设计的一种框架,它通过量化指标来评估产品的生命周期管理、供应链协调能力以及市场需求预测等方面的表现。 #### 技术实现方式 以下是构建迅销矩阵的一个简单示例: ```python import numpy as np def create_sales_matrix(sales_data, inventory_levels): """ 构建一个基于销售额和库存水平的迅销矩阵 参数: sales_data (list): 销售数据列表 inventory_levels (list): 库存水平列表 返回: matrix (numpy.ndarray): 结果矩阵 """ # 将输入转换成 NumPy 数组以便计算 sales_array = np.array(sales_data).reshape(-1, 1) inv_array = np.array(inventory_levels).reshape(1, -1) # 创建矩阵并返回 matrix = np.dot(sales_array, inv_array.T) return matrix # 示例数据 sales_example = [100, 200, 300] inventory_example = [50, 75, 100] result_matrix = create_sales_matrix(sales_example, inventory_example) print(result_matrix) ``` 上述代码展示了如何利用 Python 和 NumPy 来创建一个简单的二维矩阵,该矩阵可用于表示不同时间段内的销售量与对应时间点上的库存状态之间的关系。 #### 实际应用场景 迅销矩阵的应用范围广泛,在零售业尤为突出。例如,一家服装品牌可以通过分析其门店每日的商品销量变化趋势,并结合当前存货数量调整补货计划;同时也可以借助这一工具发现哪些商品更受欢迎从而制定营销推广方案[^4]。 另外值得注意的是,尽管宏观经济环境可能存在不确定性甚至下滑风险[^2],但对于那些能够精准把握消费者需求的企业来说,依然有机会保持增长态势。这说明即使面临挑战,只要方法得当,仍然可以获得成功的机会。 ---
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