Spiral Matrix II

本文介绍了一种螺旋遍历二维数组的方法,通过两层循环实现从最外层到最里层的顺时针遍历,并提供了C++代码实现。

这道题实质是用螺旋线的形式遍历二维数组,而且这种遍历方式有很强的规律性,从最外层开始一直到最里层,而且每层都按顺时针的方向遍历。根据这种规律性,我们可以用两层循环,在遍历的同时对二维数组对应元素重新赋值,第一层循环是层数遍历,第二层循环是每一层元素遍历(值得注意的一点是顺时针遍历)。

class Solution {
public:
    vector<vector<int> > generateMatrix(int n) {
        vector<vector<int>> res = vector<vector<int>>(n,vector<int>(n,0));
     //层数遍历  
for(int i = 0; i <= n/2; i++){
       //top
for(int col = i; col < n - i; col++){ if(i == 0 && col == 0) res[i][col] = 1; else res[i][col] = res[i][col-1] + 1; }
     //right
for(int row = i + 1; row < n - i; row++) res[row][n-i-1] = res[row-1][n-i-1] + 1;
       //down
for(int col = n-i-2; col >= i; col--){ res[n-i-1][col] = res[n-i-1][col+1] + 1; }
      //left
for(int row = n-i-2; row > i; row--){ res[row][i] = res[row+1][i] + 1; } } return res; } };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Kai-Xing/p/3885328.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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