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给定一个0x和1s的NxN矩阵。将包含a的每一行设置0为all 0,并将包含a的每一列设置0为all 0。
0
例如
1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1
结果是
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
一位微软工程师告诉我,有一种解决方案不涉及额外的内存,仅涉及两个布尔变量和一次传递,因此我正在寻找该答案。
顺便说一句,假设它是一个位矩阵,因此矩阵中只能包含1和0。
好的,我在这里是凌晨3点,所以很累,但是我第一次尝试对矩阵中的每个数字进行精确2次遍历,所以在O(NxN)中,矩阵的大小是线性的。
我使用第一列和第一行作为标记来知道哪里只有1的行/列。然后,有2个变量l和c可以记住第一个行/列是否也都是1。因此,第一遍设置标记并将其余的重置为0。
第二遍在行和列标记为1的位置设置1,并根据l和c重置第一行/列。
我强烈怀疑我能否一口气完成,因为一开始的方块取决于最后的方块。也许我的第二次通过可以变得更有效率…
import pprint m = [[1, 0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]] N = len(m) ### pass 1 # 1 rst line/column c = 1 for i in range(N): c &= m[i][0] l = 1 for i in range(1,N): l &= m[0][i] # other line/cols # use line1, col1 to keep only those with 1 for i in range(1,N): for j in range(1,N): if m[i][j] == 0: m[0][j] = 0 m[i][0] = 0 else: m[i][j] = 0 ### pass 2 # if line1 and col1 are ones: it is 1 for i in range(1,N): for j in range(1,N): if m[i][0] & m[0][j]: m[i][j] = 1 # 1rst row and col: reset if 0 if l == 0: for i in range(N): m [i][0] = 0 if c == 0: for j in range(1,N): m [0][j] = 0 pprint.pprint(m)