算法题一道

本文详细介绍了如何通过编程实现矩阵的对角打印功能,包括算法思路、代码实现以及图片展示。从理解问题开始,逐步深入到具体实现细节,帮助读者掌握矩阵操作与算法设计的基本技能。

前言:下面的截图来自一个朋友的面试题,对于第四题,本人虽然愚拙,但还是花了点时间,写出了算法实现,以及图片展示我的算法思路:

粗略的代码实现:

 1 #import <Foundation/Foundation.h>
 2 
 3 #define hhPrint(m,n) printf("(%d,%d)\t",m,n)
 4 #define hPrint(m,n,hy) printf("(%d,%d)%d\t",m,n,hy)
 5 #define table printf("\n");
 6 
 7 
 8 void printMatrix(int arrMax[3][4],int m,int n){
 9     
10     NSLog(@"然后对角打印");
11     // 要计算和获得行和列的最大值
12     int maxLength = m > n?m:n;
13     int temp = maxLength * 2 -1;
14     for (int i = 0; i < temp; i++) {
15         if (i < n) {
16             hPrint(0,i,arrMax[0][i]);
17         }
18         for (int j = 1; j< i+1; j++) {
19             int left = j;
20             int right = i-j;
21 
22             // 左下标小于行数,右下标小于列数
23             if (left < m && right < n) {
24                 hPrint(j,i-j,arrMax[j][i-j]);
25             }
26         }
27         table
28     }
29 }
30 
31 int main(int argc, const char * argv[]) {
32     @autoreleasepool {
33         int arr[3][4] =
34         {
35             {
36                 1,2,3,4
37             },
38             {
39                 5,6,7,8
40             },
41             {
42                 9,10,11,12
43             }
44         };
45         
46         printMatrix(arr,3,4);
47     }
48     return 0;
49 }

算法思路截图:

算法思路讲解:

 ①、根据二维数组,我们在图中可以全部列出来就是一个矩阵(比如上图三行四列的二维数组,我用红色框框起来的部分),然后我们可以通过"行数+列数-1"得到图上大三角形的第一行的个数,假设为n。按照上面图的意思,n = 6。

 ②、根据n,我们当然可以直接打印这第一行的所有坐标,毕竟他们的横坐标都是0。

 ③、根据第一行的每一个坐标,我们都可以再添加一个for循环遍历得到他们左下角的数字。上面用黄色箭头示意,比如(0,2)可以得到(1,1),然后还可以得到(2,0)。

 ④、之所以需要第①步中"行数+列数-1",是因为如果只用"行数"的话,比如上图的(1,3),(2,2),(3,1)就不好得到了,虽然一定有方法可以得到,不过我想不出更简便的方法了。

 ⑤、接着,通过第一行的行数"行数+列数-1",我可以得到上面图中大三角形所有的坐标,并且可以按照上面黄色箭头的顺序全部打印输出。

 ⑥、然后,需要排除掉不需要的部分,所以在代码中,我用了if语句排除,横坐标不要超过行数,纵坐标不要超过列数。

 ⑦、最后,根据坐标打印数组中对应的数即可。

 

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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