Q1.7 set Matrix zeroes

OpenBMC嵌入式AI调试实战:Claude Code与GLM 5.1本地化部署 OpenBMC作为服务器基板管理控制器的核心固件平台,正逐步集成AI能力以提升硬件级诊断效率。其本质是将大语言模型(LLM)推理能力下沉至资源受限的ARM嵌入式Linux环境,需突破musl libc兼容性、ARMv7指令集约束、systemd服务生命周期管理及Secure Boot签名验证等底层限制。技术价值在于实现uboot启动链路分析、kernel panic语义归因、Kconfig配置辅助生成等硬核场景,而非通用代码生成。典型应用包括数据中心BMC固件定制、硬件运维自动化、边缘智能诊断系统构建。本文 阅读详情

Q:Write an algorithm such that if an element in an MxN matrix is 0,its entire row and column is set to 0.

A: 通过遍历,可以用(m+n) 哈希表来储存每一列和每一行是否为0, 再根据哈希表的记录,再次遍历置0;

为了节省空间,可以在上面的思路基础之上进行优化:

1、首先遍历矩阵的第一行和第一列,记录下第一行和第一列是否有0

2、遍历矩阵,如果m[i][j] = 0, 则置m[i][0] = m[0][j] = 0;

3、再次遍历,如果m[i][0] == 0 或者 m[0][j] == 0, 则m[i][j] 置0

4、根据第一步的记录,决定是否将第一行和第一列置0还是置1

void setZeroes(vector<vector<int> > &matrix) {  
        bool row_has_zero = false;  
        bool col_has_zero = false;  
        const int m = matrix.size();  
        const int n = matrix[0].size();  
        for (int i = 0; i < m && !row_has_zero; i++) {  
            if (matrix[i][0] == 0) {  
                row_has_zero = true;  
            }  
        }  
        for (int j = 0; j < n && !col_has_zero; j++) {  
            if (matrix[0][j] == 0) {  
                col_has_zero = true;  
            }  
        }  
        for (int i = 1; i < m; i++) {  
            for (int j = 1; j < n; j++) {  
                if (matrix[i][j] == 0) {  
                    matrix[i][0] = 0;  
                    matrix[0][j] = 0;  
                }  
            }  
        }  
        for (int i = 1; i < m; i++) {  
            for (int j = 1; j < n; j++) {  
                if (matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0) {  
                    matrix[i][j] = 0;  
                }  
            }  
        }  
        if (row_has_zero) {  
            for (int i = 0; i < m; i++) {  
                matrix[i][0] = 0;  
            }  
        }  
        if (col_has_zero) {  
            for (int j = 0; j < n; j++) {  
                matrix[0][j] = 0;  
            }  
        }  
 }



thefuzz实战指南:用token_set_ratio搞定真实数据清洗 模糊字符串匹配是数据清洗、实体对齐与主数据治理中的基础技术能力,其核心原理源于Levenshtein编辑距离,通过将字符差异建模为插入、删除、替换和交换等操作,量化‘近似相等’的语义相似性。在工程落地中,`thefuzz`库凭借MIT许可证、pandas友好集成及`token_set_ratio`等语义鲁棒策略,成为Python生态最常用方案;它特别擅长处理机构简称与全称(如‘浦发银行’vs‘上海浦东发展银行’)、姓名变体(如‘张三丰’vs‘张三峰’)等高频业务场景。本文聚焦真实项目调参经验、阈值设定逻辑、 阅读详情

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