LeetCode:Rotate Image

本文详细介绍了如何使用C++实现矩阵顺时针和逆时针旋转90度的算法,并通过代码实例进行演示。包括旋转过程中的关键步骤和细节处理。

Problem:

You are given an n x n 2D matrix representing an image.

Rotate the image by 90 degrees (clockwise).

Follow up:
Could you do this in-place?

思路:顺时针方向:首先沿着副对角线反转一次,再沿着水平中线反转一次。

   逆时针方向:首先沿着主对角线反转一次,再沿着水平中线反转一次。

 1 class Solution {
 2 public:
 3     void rotate(vector<vector<int>>& matrix) {
 4         
 5         const int n=matrix.size();
 6         
 7         //沿着副对角线的反转
 8         for(int i=0;i<n;i++)
 9             for(int j=0;j<n-i;j++)
10                 swap(matrix[i][j],matrix[n-1-j][n-1-i]);
11         
12         //沿着水平中线反转
14 for(int i=0;i<n/2;i++) 15 for(int j=0;j<n;j++) 16 swap(matrix[i][j],matrix[n-1-i][j]); 17 18 } 19 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoying1245970347/p/4650500.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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