二维数组: public static void Main(string[] args) { int[,] a = new int[3, 3]; Random rom = new Random(); for (int x = 0; x < a.GetLength(0); x++) { for (int y = 0; y < a.GetLength(1); y++) { a[x, y] = rom.Next(31); Console.Write("{0} ", a[x, y]

#include<stdio.h> int main() { ][]; scanf("%d",&n); ,sum2=; ;i<n;i++) ;j<n;j++) scanf("%d",&a[i][j]); ;i<n;i++) { ;j<n;j++) { if(i==j) sum1+=a[i][j]; ) sum2+=a[i][j]; } } printf("%d %d\n",sum1,sum2);

要求说明: 题目:求一个3*3矩阵对角线元素之和,矩阵的数据用行的形式输入到计算机中 程序分析:利用双重for循环控制输入二维数组,再将 a[i][i] 累加后输出. 实现思路: [二维数组]相关知识: 定义格式 * a 第一种定义格式: * int[][] arr = new int[3][4];//  arr里面包含3个数组   每个数组里面有四个元素 * 上面的代码相当于定义了一个3*4的二维数组,即二维数组的长度为3,二维数组中的每个元素又是一个长度为4的数组 * b 第二种定义格式 *

xzcfightingup   python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

题目:求一个3*3矩阵对角线元素之和分析:利用双重for循环控制输入二维数组,再将a[i][i]累加后输出. 例如:下面矩阵的对角线之和为24 1 4 6 2 5 3 9 7 8 public class Prog29 { public static void main(String[] args) { int[][]arr={{1,4,6},{2,5,3},{9,7,8}}; int sum=0; for(int i=0;i<arr.length;i+=2) { for(int j=0;j<

29 [程序 29 求矩阵对角线之和] 题目:求一个 3*3 矩阵对角线元素之和 程序分析:利用双重 for 循环控制输入二维数组,再将 a[i][i]累加后输出. package cskaoyan; public class cskaoyan29 { @org.junit.Test public void diagonal() { java.util.Scanner in = new java.util.Scanner(System.in); int[][] arr = new int[3][

在python中,实现多维数组或矩阵,有两种常用方法: 内置列表方法和numpy 科学计算包方法. 下面以创建10*10矩阵或多维数组为例,并初始化为0,程序如下: # Method 1: list arr1 = [[0]*10 for i in range(10)] arr1[0][0] = 1 print "Method 1:\n", arr1 arr2 = [[0 for i in range(10)] for i in range(10)] arr2[0][0] = 1 pri

[Python练习题 028] 求一个3*3矩阵对角线元素之和 ----------------------------------------------------- 这题解倒是解出来了,但总觉得代码太啰嗦.矩阵这东西,应该有个很现成的方法可以直接计算才对-- 啰嗦代码如下: str = input('请输入9个数字,用空格隔开,以形成3*3矩阵:') n = [int(i) for i in str.split(' ')] #获取9个数字 mx = [] #存储矩阵 for i in ra

［抄题］: Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum. For example, given the array [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],the contiguous subarray [4,-1,2,1] has the largest sum = 6. 方法一:贪心算法greedy ［一句话思路］: 每次

// 二维数组中的查找,杨氏矩阵在一个二维数组中.每行都依照从左到右的递增的顺序排序. // 每列都依照从上到下递增的顺序排序.请完毕一个函数,输入这种一个数组和一个数.推断数组中是否包括这个数 #include <stdio.h> #define col 4 #define rol 4 int yang(int(*p)[col], int num) { int i = 0; int j = col - 1; while (j+1) { int *q = &(p[i][j]); if

day25 --------------------------------------------------------------- 实例038:矩阵对角线之和 题目 求一个3*3矩阵主对角线元素之和. 分析:不知道3*3矩阵怎么处理,看答案是列表套列表,所以直接上答案吧 1 mat=[[1,2,3,4], 2 [1,2,3,4], 3 [1,2,3,4], 4 [1,2,3,4] 5 ] 6 count = 0 7 for i in range(len(mat)): 8 count +=

Numpy 是Python中科学计算的核心库.它提供一个高性能多维数据对象,以及操作这个对象的工具.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性: 类

2. 创建一般的多维数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3]) type(a)  # numpy.ndarray类型 a.shape  # 维数信息(3L,) a.dtype.name   # 'int32' a.size   # 元素个数:3 a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4     b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtyp

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

对于数列S(n) = a + a^2 + a^3 +....+ a^n; 可以用二分的思想进行下列的优化. if(n & 1) S(n) = a + a^2 + a^3 + ....... + a^n; = a + a^2 + a^3 +..+ a^((n-1) / 2) + a^((n-1) / 2 + 1) + a^((n-1) / 2 + 2) + ... + a^((n-1) / 2 + (n-1) / 2) + a^((n-1) / 2 + (n-1) / 2 + 1); = (1 +

/** * 找到无序数组中最小的k个数 时间复杂度O(Nlogk) * 过程: * 1.一直维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出来的k个最小的数 * 在堆里的k个元素中堆顶的元素是最小的k个数中最大的那个. * 2.接下来,遍历整个数组,遍历过程中看当前数是否比堆顶元素小: * 如果是,就把堆顶元素替换成当前的数,然后从堆顶的位置调整整个堆,让替 * 换操作后堆的最大元素继续处在堆顶的位置: * 如果不是,则不进行任何操作,继续遍历下一个数: * 3.在遍历完成后,堆中的k个数就是所有数

题目链接 https://www.nowcoder.com/practice/6a296eb82cf844ca8539b57c23e6e9bf?tpId=13&tqId=11182&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 题目描述 从无序序列,找到最小topk个元素. 解题思路 使用大根堆维护最小topk个元素: - 首先前k个元素建立大根堆(从

题目 找到无序数组中最小的k 个数 java代码 package com.lizhouwei.chapter8; /** * @Description: 找到无序数组中最小的k 个数 * @Author: lizhouwei * @CreateDate: 2018/4/29 7:37 * @Modify by: * @ModifyDate: */ public class Chapter8_4 { //使用堆排序 时间复杂度为O(logN) public int[] getKMin(int[]

顺(逆)时针打印矩阵 算法思想: 简单来说,就是不断地收缩矩阵的边界 定义四个变量代表范围,up(初始0).down(初始-行高).left(初始-0).right(初始-列宽), 向右走存入整行的值,当存入后,该行再也不会被遍历,代表上边界的 up 加一,同时判断是否和代表下边界的 down 交错: 向下走存入整列的值,当存入后,该列再也不会被遍历,代表右边界的 right 减一,同时判断是否和代表左边界的 left 交错: 向左走存入整行的值,当存入后,该行再也不会被遍历,代表下边界的 do