Young氏矩阵

m*n的Young氏矩阵定义如下:

  1. m*n的矩阵
  2. 每一行,每一列的数据有序
  3. ∞表示不存在的元素

如:

 2    3    5   12

 4    8  14    

 9  16   ∞     

 ∞   ∞   ∞     

 

1. 如何在O(m+n)时间复杂度的条件下实现删除最小元素,并使删除后的矩阵保持为Young氏矩阵?

将矩阵类比成“二叉树”:某一元素下边的元素类比为该元素的左孩子,右边的元素类比为右孩子,则Young氏矩阵可看成一个小根堆。

因此,可参考堆排序中的EXTRACT_MIN算法来实现。

为表达方便,以A[i, j]表示以A[i, j]为左上角边界的矩阵,如A[1, 2]为:

  3   5   12

  8  14   

 16  ∞    

  ∞   ∞  

首先,需要实现MIN_HEAPIFY。当A[i+1, j]以及A[i, j+1]均为Young氏矩阵时,使以A[i, j]也为Young氏矩阵,伪代码如下:

 1 MIN_HEAPIFY(A, i, j)
 2     min_i = i
 3     min_j = j
 4     if i + 1 <= m && A[i+1][j] < A[i][j]
 5         min_i = i + 1
 6         min_j = j
 7     if j + 1 <= n &&  A[i][j+1] < A[min_i][min_j]
 8         min_i = i
 9         min_j = j + 1
10     if min_i != i || min_j != j
11         exchange A[i][j] <-> A[min_i][min_j]
12         MIN_HEAPIFY(A, min_i, min_j)

EXTRACT_MIN实现伪代码如下:

1 EXTRACT_MIN(A)
2     x <- A[1, 1]
3     A[1, 1] = A[last_element_i][last_element_j]
4     A[last_element_i][last_element_j] =5     MIN_HEAPIFY(A, 1, 1)
6     return x

其中last_element_i 与last_element_j满足:与右下角元素距离最小的非∞元素

确定last_element_i与last_element_j的伪代码如下:

1 GET_LAST_ELEMENT(A, last_element_i, last_element_j)
2     for s <- m + n - 1 to 2
3         for i <- m to 1
4             if 1 <= s - i <= m
5                 j = s - i
6                 if A[i][j] !=7                     last_element_i = i
8                     last_element_j = j
9                     return

 

2. 在O(m+n)时间内,将一个新元素插入到一个未满的m*n Young氏矩阵中

首先找到与右下角元素距离“最远”的∞元素,将GET_LAST_ELEMENT算法稍作修改即可。其次执行DECREASE_KEY操作,伪代码如下:

 1 DECREASE_KEY(A, i, j, key)
 2     while i >= 1 and j >= 1
 3         max_i = i
 4         max_j = j
 5         A[i][j] = key
 6         if i - 1 >= 1 and A[i-1][j] > key
 7             max_i = i - 1
 8             max_j = j
 9         if j - 1 >= 1 and A[i][j-1] > A[max_i][max_j]
10             max_i = i
11             max_j = j - 1
12         if max_i != i or max_j != j
13             A[i][j] = A[max_i][max_j]
14             i = max_i
15             j = max_j
16             A[i][j] = key
17         else
18             A[i][j] = key
19             return

 

3.在O(m+n)时间内,确定一个给定的数是否存在于一个给定m*n的Young氏矩阵

注意到Young氏矩阵右上角元素的特性:该元素大于其左边的同行元素,小于其下边的同列元素。因此,每次用矩阵右上角元素与给定元素比较时,若右上角元素小于给定元素,则可剔除这一行;同理,可剔除这一列。每次比较均可剔除一行或一列,因此,可在O(m+n)的时间内完成任务。

伪代码如下:

1 FIND_ELEMENT(A, i, j, key)
2     if i > m or j < 1
3         return -1
4     else if A[i][j] == key
5         return (i, j)
6     else if A[i][j] < key
7         return FIND_ELEMENT(A, i + 1, j, key)
8     else
9         return FIND_ELEMENT(A, i, j - 1, key)

转载于:https://www.cnblogs.com/zzwab/archive/2012/11/08/2775284.html

### 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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