48. 旋转图像 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1： 输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出：[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]
题目 题解 找四个边的范围然后根据规律放入即可 代码 1 #include<iostream> 2 #include<vector> 3 using namespace std; 4 int side(vector<vector<int>>& matrix, vector<int>& result, int m, int n, int up, int down, int left, int right) { 5
前言 相关解析及参考： 超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇） ORB_SLAM3和之前版本有什么不同？_小白学视觉的技术博客_51CTO博客 orbslam3 官方源码地址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 ‼️ 注意如果是ROS编译请见issue：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3/issues/442
给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像，请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。 1. 缩小问题规模 注意到旋转整个图像，可以看做由行到列，由列到行，但由于不能使用辅助数组，翻转行会破
编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 1. 暴力求解 两重循环，时间复杂度O(m*n） 两重循环 class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>
Given an m x n binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing only 1's and return its area. Solution 设 \(dp[i][j]\) 表示能到达位置 \((i,j)\) 的最大正方形边长。对于初始化，即 \(i=0 \text{ or } j=0\)，最大的边长就是该位置的数字；否则的话考
P2350 [HAOI2012]外星人 给定一个表示为 \(\prod\limits_{i=1}^m p_i^{q_i}\) 的数 \(N\)。 对于 \(N\)，求出 \(x\) 满足 \(\begin{matrix}\underbrace{\varphi(\varphi(\varphi(\varphi(\dots \varphi(N) \dots))))}\\x 个 \varphi()\end{matrix}=1\)。
剑指 Offer 04. 二维数组中的查找 暴力输出 /** * @param {number[][]} matrix * @param {number} target * @return {boolean} */ var findNumberIn2DArray = function(matrix, target) { if (matrix[] == 0) return false; for ( var i = 0; i < matrix.length;
Cypher Fundamentals Reading Data from Neo4j Introduction to Cypher Retrieving Nodes Finding Relationships Traversing Relationships Finding Emil Filtering Queries Finding Specific Actors Writing Data to Neo4j Creating Nodes Creating a Node Creating
题目链接：http://poj.org/problem?id=3070 对于昨天未完成的矩阵快速幂计算斐波那契数列的完善 实际上这道题给的暗示已经很明显了，比昨天拿到题明显简单多了。 而这道题倒是给出了一维斐波那契递推式转化成二维斐波那契矩阵的基本原理和计算方法； 而对于这道题的计算，将第一个
参考：scipy.sparse.csr_matrix — SciPy v1.8.0 Manual CSR Matrix的存储结构包含三列数据： Index Pointers：表示数据索引的偏置，该列表中每个元素表示“当前行最后一个数据的索引”相对“上一行行最后一个数据的索引”的偏移量（差值） Indices：列表中每个元素对应一个数据的列索引 Data：
题目描述： Given an m x n binary matrix mat, return the distance of the nearest 0 for each cell. The distance between two adjacent cells is 1. Example 1: Input: mat = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]] Output: [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]给定一个二维数组组成的矩
题目： 给定一个二维矩阵 matrix，以下类型的多个请求： 计算其子矩形范围内元素的总和，该子矩阵的 左上角 为 (row1, col1) ，右下角 为 (row2, col2) 。实现 NumMatrix 类： NumMatrix(int[][] matrix) 给定整数矩阵 matrix 进行初始化int sumRegion(int row1, int col1, int row2, int
原题传送门 1. 题目描述 2. Solution 1 1、思路分析 以 example 1. 为例 matrix = [ ["1","0","1","0","0"], ["1","0","1","1","1"], ["1","1","1",&qu
首先介绍一下JD-matrix：通过对matrix框架的架构了解，发现JD的matrix是对DDD领域驱动设计理念的一种具体实现。 matrix框架中包含有一下注解： @APP @prodect @Domain @DomainService @DomianAbility @DomainAbilityExtension @Extension @APP @APP表示垂直业务身份内容包含 /
爬台阶题型汇总 【70. 爬楼梯】 【62. 不同路径】 【63. 不同路径II】 【91. 解码问题】 class Solution { public int minFallingPathSum( int[][] matrix ) { int n = matrix.length; int[][] dp = new int[n][n]; //对于第一行来说，每个坐
原题传送门 1. 题目描述 2. Solution 1、思路分析 第1阶段: 逐个元素遍历，如果matrix[i][j]等于0，就把行首元素matrix[i][0]，列首元素matrix[0][j]置为0。 第2阶段: 从后往前遍历，若行首为0，则把当前行均置为0；若列首为0，则把当前列均置为0。 注意: 因为第1行与第1列的元素使用了同一个
原题传送门 1. 题目描述 2. Solution 1 1、思路分析 使用二分查找，把n * m二维矩阵转换成一维: matrix[x][y] => a[x * m + y]，把一维转换为二维: a[x] =>matrix[x / m][x % m]。 2、代码实现 package Q0099.Q0074SearchA2DMatrix; public class Solution1 { /* Use
题目表述 给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照 顺时针螺旋顺序 ，返回矩阵中的所有元素。 模拟 首先初始化矩阵的四个边界（上下左右） 然后依次遍历最顶行(边界更新，highindex + 1)->最右列(边界更新，rightIndex - 1)->最底行(边界更新，low - 1)->最左列(边界更新，leftIndex + 1)，
极速 Matrix-tree： 点击查看代码 inline int det(int a[N][N],int n){ int res=1;bool flag=0; for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=i+1;j<=n;++j) while(a[j][i]){ int tmp=a[i][i]/a[j][i]; for(int k=i;k<=n;++k) moddel(a[i][k],(ll)tmp*a[j][k]%mod);
给定一个由 0 和 1 组成的矩阵 mat ，请输出一个大小相同的矩阵，其中每一个格子是 mat 中对应位置元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。 示例： 输入：mat = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]] 输出：[[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]] 一般来说，因为这道题涉及到四个方向上的最近搜索
《Python机器学习手册——从数据预处理到深度学习》 这本书类似于工具书或者字典，对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚，感觉虽然是工具书，但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解，在应用中也能更为熟练。 以下是根据书上的代码进行实操，注释
My first solution, time complexityO(m*n), where m is the cell number of mat1, and n is the cell number of mat2: class Solution { public int[][] multiply(int[][] mat1, int[][] mat2) { if(mat1==null||mat2==null||mat1.length==0||mat2.length==0)
矩阵中的路径 请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。 路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。 如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。 注意： 输入的路径不
前言 【MIT】线性代数（p8） 笔记 $Ax=b$ 又称非齐次线性方程组 引入 给出方程组： $\left \{ \begin{matrix} x_1 +2x_2 + 2x_3 + 2x_4 = b_1\\ 2x_1 +4x_2 + 6x_3 + 8x_4 =b_2\\ 3x_1 +6x_2 + 8x_3 + 10x_4=b_3 \end{matrix} \right.$ 改写成增广矩阵形式： $\left [ \begin{array}{c:c
