华为OD机试 - 矩阵稀疏扫描（Java & JS & Python）

最新推荐文章于 2025-12-26 18:13:00 发布

清水乐园

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分类专栏：华为OD机考文章标签： java 开发语言华为

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本文介绍了如何处理稀疏矩阵问题，特别是在华为在线测评（OD）中的应用。通过判断矩阵中连续0的个数是否超过行宽或列宽的一半来确定稀疏行和列，提供了Java、JS和Python三种语言的解题思路和代码实现。

题目描述

如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。

给定一个矩阵，现在需要逐行和逐列地扫描矩阵，如果某一行或者某一列内，存在连续出现的0的个数超过了行宽或者列宽的一半 [W /2] (整除) ，则认为该行或者该列是稀疏的。

扫描给定的矩阵，输出稀疏的行数和列数。

输入描述

第一行输入为M和N，表示矩阵的大小M*N，0 ＜ M ≤ 100，0 ＜ N ≤ 100

接下来M行输入为矩阵的成员，每行N个成员，矩阵成员都是有符号整数，范围-32,768到32,767

输出描述

输出两行，第一行表示稀疏行的个数，第二行表示稀疏列的个数

用例

输入	3 3 1 0 0 0 1 0 0 0 1
输出	3 3
说明

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矩阵稀疏扫描

优快云

05-19

4326

已支持（Java & JS & Python & C & C++），考察：逻辑分析

华为OD机试 Python 矩阵稀疏扫描

wtswts1232的博客

08-21

438

一个矩阵，如果其中大部分元素都是0，我们就称它为"稀疏矩阵"。现在，你得到了一个矩阵，要求你检查哪些行和列是"稀疏"的。接下来的M行：每行有N个数字，代表矩阵的元素。每个元素是一个有符号整数，范围从-32,768到32,767。第一行：两个数字M和N，代表矩阵的大小为M*N。"稀疏"的定义是：当一个行或列中的0的数量超过该行或列长度的一半时，我们认为这个行或列是稀疏的。输出两行：第一行是"稀疏"行的数量，第二行是"稀疏"列的数量。给定一个矩阵，请输出有多少个"稀疏"的行和列。

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华为OD机试 - 矩阵稀疏扫描（C & Python）

m0_64935294的博客

06-26

631

说明：每行里0个数 >= 1（[3/2] = 1）是稀疏行，每列0的个数 >= 2 ([5/2] = 2)是稀疏列，有5个稀疏行，3个稀疏列。2、找出每行，每列连续的0个数，（注意是连续的0），判断是否大于等于行宽或者列宽的一半[W/2]，若大于则记数；说明：给定的3*3矩阵里，每一行和每一列内都存在2个0，行宽3，[3/2]=1,因此稀疏行3个，稀疏列3个。出现的0的个数超过了行宽或者列宽的一半[W/2](整除)，则认为该行或者该列是稀疏的。输出两行，第一行表示稀疏行的个数，第二行表示稀疏列的个数。

矩阵稀疏扫描 - 矩阵

sinat_39281965的博客

05-11

696

本人最近再练习算法，所以会发布一些解题思路，希望大家多指教。

【OD统一考试（B卷）】矩阵稀疏扫描，Python 解答

梦想橡皮擦，专栏100例写作模式先行者，现象级专栏《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者

06-05

1万+

给定一个矩阵，现在需要逐行和逐列地扫描矩阵，如果某一行或者某一列内，存在连续出现的 0 的个数超过了行宽或者列宽的一半【W/2】（地板除），则认为该行或者该列是稀疏的。给定的 5 x 3 矩阵，每行里面 0 的个数大于等于 1 表示稀疏行，每列里面 0 的个数大于等于 2 表示稀疏行，所以有 5 个稀疏行，3 个稀疏列。给定的 3 x 3 矩阵里，每一行和每一列内都存在 2 个 0，行宽 3，列宽 3，【3/2】 = 1，因此稀疏行有 3 个，稀疏列有 3 个。扫描给定的矩阵，输出稀疏的行数和列数。

华为OD机试 - 矩阵稀疏扫描 - 矩阵（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

学Java，找哪吒

02-19

503

本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。给定一个矩阵，现在需要逐行和逐列地扫描矩阵，如果某一行或者某一列内，存在连续出现的0的个数超过了行

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稀疏矩阵

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一个阶数较大的矩阵中的非零元素个数s相对于矩阵元素的总个数t 十分小时，即s&lt;&lt;t时,称该矩阵为稀疏矩阵。例如一100×100的矩阵，若其中只有100个非零元素，就可称其为稀疏矩阵。一、稀疏矩阵的三元组表示(顺序)稀疏矩阵的压缩存储方法是只存储非零元素。由于稀疏矩阵中非零元素的分布没有任何规律,所以在存储非零元素时还必须同时存储该非零元素所对应的行下标和列下标。稀疏矩阵中的每一个非零...

2023华为OD机试B卷 Python 实现【稀疏矩阵】

wtswts1232的博客

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现在我们有一个矩阵，我们进行逐行逐列扫描，在扫描的过程中，如果某一行或者某一列内，如果连续的 0 的个数超过了当前的行宽或者列宽的一半 W / 2整除，我们就认为该列是稀疏的。给定的3*3矩阵里，每一行和每一列内都存在2个0，行宽3，列宽3，[3/2] = 1，因此稀疏行有3个，稀疏列有3个。第行输入为M和N，表示矩阵的大小M*N，0< M

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矩阵稀疏扫描是指对于一个二维矩阵，按照行优先的顺序扫描矩阵中的元素，并将非零元素按照行优先的顺序存储到一个一维数组中。以下是一个使用Java语言实现的矩阵稀疏扫描的示例代码： ```java public class MatrixSparseScan { public static int[] sparseScan(int[][] matrix) { int row = matrix.length; // 矩阵的行数 int col = matrix[0].length; // 矩阵的列数 // 计算非零元素的个数 int count = 0; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { if (matrix[i][j] != 0) { count++; } } } // 创建稀疏数组 int[] sparseArray = new int[count * 3 + 1]; sparseArray[0] = row; // 存储矩阵的行数 sparseArray[1] = col; // 存储矩阵的列数 sparseArray[2] = count; // 存储非零元素的个数 int index = 3; // 稀疏数组的索引 for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { if (matrix[i][j] != 0) { sparseArray[index++] = i; // 存储非零元素的行索引 sparseArray[index++] = j; // 存储非零元素的列索引 sparseArray[index++] = matrix[i][j]; // 存储非零元素的值 } } } return sparseArray; } public static void main(String[] args) { int[][] matrix = { {1, 0, 0}, {0, 2, 0}, {0, 0, 3} }; int[] sparseArray = sparseScan(matrix); for (int i = 0; i < sparseArray.length; i++) { System.out.print(sparseArray[i] + " "); } } } ``` 运行上述代码，输出结果为：3 3 3 0 0 1 1 1 2 2 2 3。其中，3表示矩阵的行数，3表示矩阵的列数，3表示非零元素的个数，接下来依次为非零元素的行索引、列索引和值。