spiral-matrix

本文介绍了一种矩阵螺旋遍历的算法实现,该算法能够按螺旋顺序遍历二维矩阵,并返回遍历结果。代码中详细展示了如何通过控制四个边界来完成矩阵的螺旋遍历。

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import java.util.*;
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> spiralOrder(int[][] matrix) {
        ArrayList<Integer>jieguo = new ArrayList<Integer>();
        int x=0;
        int y=0;
        int X_MAX=matrix.length-1;
        if(matrix.length-1<0)
            {
            return jieguo;
        }
        int Y_MAX=matrix[0].length-1;
        
        while(x<=X_MAX&&y<=Y_MAX)
                {
                for(int i= y;i<=Y_MAX;i++)
                {
                    jieguo.add(matrix[x][i]);
                }
                for(int j=x+1;j<=X_MAX;j++)
                    {
                    jieguo.add(matrix[j][Y_MAX]);
                }
                if(x!=X_MAX)
                    {
                for(int k=Y_MAX-1;k>=y;k--)
                    {
                    jieguo.add(matrix[X_MAX][k]);
                }
                }
                if(y!=Y_MAX)
                    {
                for(int l=X_MAX-1;l>x;l--)
                    {
                    jieguo.add(matrix[l][x]);
                }
                }
                 x++;y++;X_MAX--;Y_MAX--;
            }
       
        return jieguo;
    }
}
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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