Python实现螺旋矩阵的填充算法示例

2024-03-18 02:03:04

本文实例讲述了Python实现螺旋矩阵的填充算法。分享给大家供大家参考，具体如下：

afanty的分析：

关于矩阵（二维数组）填充问题自己动手推推，分析下两个下表的移动规律就很容易咯。

对于螺旋矩阵，不管它是什么鬼，反正就是依次向右、向下、向右、向上移动。

向右移动：横坐标不变，纵坐标加1
向下移动：纵坐标不变，横坐标加1
向右移动：横坐标不变，纵坐标减1
向上移动：纵坐标不变，横坐标减1

代码实现：

#coding=utf-8
import numpy
'''''
Author: afanty
Date:  2016/6/23
'''
def helixMatrix(n):
  '''''实现n维螺旋矩阵的填充
  :param n:维数
  :return:螺旋矩阵
  '''
  if not isinstance(n, int) or n <= 0:
    raise ValueError('请输入合适的维数')
  matrix = numpy.zeros((n, n))
  left_top = 0
  right_buttom = n - 1
  number = 1
  while left_top < right_buttom:
    # 向右移动，横坐标不变，纵坐标+1，number+1
    i = left_top
    while i < right_buttom:
      matrix[left_top][i] = number
      i += 1
      number += 1
    # while
    # 向下移动，纵坐标不变，横坐标+1，number+1
    i = left_top
    while i < right_buttom:
      matrix[i][right_buttom] = number
      i += 1
      number += 1
    #while
    # 向左移动，横坐标不变，纵坐标-1，number+1
    i = right_buttom
    while i > left_top:
      matrix[right_buttom][i] = number
      i -= 1
      number += 1
    # while
    # 向上移动，纵坐标不变，横坐标-1，number+1
    i = right_buttom
    while i > left_top:
      matrix[i][left_top] = number
      i -= 1
      number += 1
    # while
    left_top += 1
    right_buttom -= 1
  # while
  if n % 2 != 0:
    matrix[n / 2][n / 2] = n * n
  return matrix
# end
print("我们测试结果：")
print helixMatrix(5)

运行结果：

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python中使用支持向量机(SVM)算法

在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解. (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等. (3)S
手把手教你python实现SVM算法

什么是机器学习 (Machine Learning) 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域. 机器学习的大致分类: 1)分类(模式识别):要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式(该模式的描述)作分析,以确定输入模式的类属,例如手写识别(识别是不是这个数). 2)问题求解:要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序
Python决策树分类算法学习

从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5,
Python文本特征抽取与向量化算法学习

本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码,供大家参考,具体内容如下假设我们刚看完诺兰的大片<星际穿越>,设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是"赞"(positive)还是"踩"(negative)呢? 这类问题就属于情感分析问题.这类问题处理的第一步,就是将文本转换为特征. 因此,这章我们只学习第一步,如何从文本中抽取特征,并将其向量化. 由于中文的处理涉及到分词问题,本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器
Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例

通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降,参考他人代码自己做了测试,写了个类以后有时间再去扩展,代码注释以后再加,作业好多: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class dataMinning: datasets = [] labelsets = [] addressD = '' #Data folder addressL = '' #Label folder npDatasets = np.zer
Python语言描述机器学习之Logistic回归算法

本文介绍机器学习中的Logistic回归算法,我们使用这个算法来给数据进行分类.Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法,并且适用于数值型和标称型数据,例如,我们需要根据输入数据的特征值(数值型)的大小来判断数据是某种分类或者不是某种分类. 一.样本数据在我们的例子中,我们有这样一些样本数据: 样本数据有3个特征值:X0X0,X1X1,X2X2 我们通过这3个特征值中的X1X1和X2X2来判断数据是否符合要求,即符合要求的为1,不符合要求的为0. 样本数据分类存放在一个
Python数据拟合与广义线性回归算法学习

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合. 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import
python实现决策树分类算法

本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述决策树(decision tree)--是一种被广泛使用的分类算法. 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用. 2.算法思想通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象.现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不?
Python实现螺旋矩阵的填充算法示例

本文实例讲述了Python实现螺旋矩阵的填充算法.分享给大家供大家参考,具体如下: afanty的分析: 关于矩阵(二维数组)填充问题自己动手推推,分析下两个下表的移动规律就很容易咯. 对于螺旋矩阵,不管它是什么鬼,反正就是依次向右.向下.向右.向上移动. 向右移动:横坐标不变,纵坐标加1 向下移动:纵坐标不变,横坐标加1 向右移动:横坐标不变,纵坐标减1 向上移动:纵坐标不变,横坐标减1 代码实现: #coding=utf-8 import numpy ''''' Author: afanty
Python实现的三层BP神经网络算法示例

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络. 下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人! 提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,看节点数增加了,预测的精度会否提升 import math import random import string random.seed(0) # 生成区间[a, b)内的随机数 def rand(
Python实现的凯撒密码算法示例

本文实例讲述了Python实现的凯撒密码算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一介绍凯撒密码是一种非常古老的加密方法,相传当年凯撒大地行军打仗时为了保证自己的命令不被敌军知道,就使用这种特殊的方法进行通信,以确保信息传递的安全.他的原理很简单,说到底就是字母于字母之间的替换.下面让我们看一个简单的例子:"baidu"用凯撒密码法加密后字符串变为"edlgx",它的原理是什么呢?把"baidu"中的每一个字母按字母表顺序向后移3位,所得的结果
Python实现的求解最大公约数算法示例

本文实例讲述了Python实现的求解最大公约数算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用Python求解两个数的最大公约数的时候用到了前面介绍的分解质因式.其实,我写分解质因式程序的时候就是因为发现在实现最大公约数求解的过程中用到了这个功能. 比较令我开心的是之前学的一点Python集合处理功能居然在这个时候也派上了用场,小程序的完成让人感觉比较舒心. 代码实现如下: #!/usr/bin/python from collections import Counter def PrimeNum(
python整小时整天时间戳获取算法示例

根据当前时间戳获得整小时时间戳 unit = 3600 start_time = int(time.time())/3600 * 3600 根据当前时间戳获得整天时间戳 unit = 3600*24 start_time = int(time.time()) / unit * unit - 8 * 3600 由于时间戳起始为1970 年 1 月 1 日(08:00:00)所以这里需要减8小时才时0点的时间戳以上这篇python整小时整天时间戳获取算法示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能
Python编程实现的简单神经网络算法示例

本文实例讲述了Python编程实现的简单神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: python实现二层神经网络包括输入层和输出层 # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 import numpy as np #sigmoid function def nonlin(x, deriv = False): if(deriv == True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) #input dataset x = np.
Python递归实现汉诺塔算法示例

本文实例讲述了Python递归实现汉诺塔算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近面试题,面试官让我5分钟实现汉诺塔算法(已然忘记汉诺塔是啥). 痛定思痛,回来查了一下汉诺塔的题目和算法.题干与实现如下: A基座有64个盘子,大在下小在上,每次移动一个盘子,每次都需要大在下小在上,全部移动到B基座,C基座为辅助基座. # -*- coding:utf-8 -*- # 汉诺塔回溯递归实现 # 假设参数中初始杆为a,借助杆为c,阶段终止杆为b # 第一步,a状态借助b移动到c # 第二步,a移动到
Python实现的旋转数组功能算法示例

本文实例讲述了Python实现的旋转数组功能算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.题目给定一个数组,将数组中的元素向右移动 k 个位置,其中 k 是非负数. 例1: 输入: [1,2,3,4,5,6,7] 和 k = 3 输出: [5,6,7,1,2,3,4] 解释: 向右旋转 1 步: [7,1,2,3,4,5,6] 向右旋转 2 步: [6,7,1,2,3,4,5] 向右旋转 3 步: [5,6,7,1,2,3,4] 例2: 输入: [-1,-100,3,99] 和 k = 2 输出
Python实现破解猜数游戏算法示例

本文实例讲述了Python实现破解猜数游戏算法.分享给大家供大家参考,具体如下: QQ群里的聊天机器人会发起猜数小游戏. 玩法如下: 1. 用户发 #猜数到群里 2. 机器人响应: 猜数已经开始, 范围是1-10000之间的某个数 3. 你发送 #猜数[123] 到群里 4. 机器人响应: 大了或者小了, 或者恭喜你猜中了 5. 你根据刚才猜的123, 和返回, 猜一个更小或更大的数, 发送 #猜数[111] , 即返回第2步那么最好的猜测方法肯定是找居中的数了, 由于心算耗时, 所以
python实现的汉诺塔算法示例

本文实例讲述了python实现的汉诺塔算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 规则: 圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上.并且规定在小圆盘上不能放大圆盘在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘. 算法思路:[三阶的移动思路] python实现:[注意实参和形参] 用python方法调用,实现输入圆盘数,打印移动的过程 def move(n,a,b,c): if n==1: print(a,'-->',c) else: move(n-1,a,c,b) #将前n-1个盘子从a移动到b上 m

Python实现螺旋矩阵的填充算法示例

相关推荐

随机推荐