73. Set Matrix Zeroes

本文介绍了一种高效的矩阵置零算法,该算法能在常数空间复杂度内完成操作,避免了额外空间的开销。通过利用矩阵的第一行和第一列作为标记位,可以有效地标识哪些行列需要置零。

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分析:O(mn)解法:用m*n的空间记录某个位置是否要设置成0。O(m+n)解法:用一个数组记录某一列是否需要设置成0,用一个数组记录某一行是否需要设置成0。常数空间呢?如果我们可以用matrix本身的空间来记录,就不需要额外的空间了。解法如下:

用matrix第一行记录相应的列是否需要置0,第一列来记录相应的行是否需要置0。用来记录之前需要提前判断第一行和第一列是否需要置0。然后遍历matrix(除了第一行和第一列)如果matrix[i][j]等于0,那么matrix[i][0] = 0 (行标志),matrix[0][j] = 0(列标志)。再次遍历matrix只要对应位置的行标志或者列标志等于0,相应的位置就置0,。最后还要看第一行和第一列是否需要置0。代码如下:

class Solution {
public:
    void setZeroes(vector<vector<int> > &matrix) {
        //使用第一行和第一列作为记录空间
        int row = matrix.size();
        if(row == 0)return;
        int col = matrix[0].size();
        bool firstRow = false, firstCol = false;//第一行和第一列是否要清0的标志
        for(int i = 0; i < col; i++)
            if(matrix[0][i] == 0){firstRow = true; break;}
        for(int i = 0; i < row; i++)
            if(matrix[i][0] == 0){firstCol = true; break;}
             
        for(int i = 1; i < row; i++)
            for(int j = 1; j < col; j++)
                if(matrix[i][j] == 0)
                {
                    matrix[i][0] = 0;
                    matrix[0][j] = 0;
                }
        for(int i = 1; i < row; i++)
            for(int j = 1; j < col; j++)
                if(matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0)
                    matrix[i][j] = 0;
                     
        if(firstRow)
            for(int i = 0; i < col; i++)
                matrix[0][i] = 0;
        if(firstCol)
            for(int i = 0; i < row; i++)
                matrix[i][0] = 0;
    }
};


import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行,去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行,最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()
06-04
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