当前位置: 首页 > ops >正文

华为2025年校招笔试手撕真题教程(三)

一、题目

给定一个N* N的二维矩阵,其中包含[1,N^2]的互不相同的正整数。定义一种操作: 每次可以选择矩阵中的一个元素,将其与其在顺时针螺旋顺序中的下一个元素交换位置

二、分析

该题目给定一个 N×N 的二维矩阵,其中包含 [1, N²] 范围内互不相同的正整数。题目允许的一种操作是:每次可以选择矩阵中的一个元素,将其与其在顺时针螺旋顺序中的下一个元素交换位置。这个操作定义了一种独特的元素移动方式。为了深入理解这个问题,我们需要先弄清楚什么是顺时针螺旋顺序,以及这种交换操作如何影响矩阵中的元素。

举个例子,假设有一个 3×3 的矩阵如下:

```
1  2  3
4  5  6
7  8  9
```

顺时针螺旋顺序遍历这个矩阵的顺序依次是:1 → 2 → 3 → 6 → 9 → 8 → 7 → 4 → 5。于是,每个元素的下一个元素如下:

- 1 的下一个元素是 2;
- 2 的下一个元素是 3;
- 3 的下一个元素是 6;
- 6 的下一个元素是 9;
- 9 的下一个元素是 8;
- 8 的下一个元素是 7;
- 7 的下一个元素是 4;
- 4 的下一个元素是 5;
- 5 的下一个元素是 1(这里可能根据题目要求是否循环,如果是循环螺旋,则 5 的下一个元素是 1)。

在这种情况下,每次操作允许交换某个元素与其螺旋顺序中的下一个元素。例如,选择元素 5,与其下一个元素 1 交换位置,矩阵将变为:

```
5  2  3
4  1  6
7  8  9
```

再比如选择元素 9,与其下一个元素 8 交换位置,矩阵变为:

```
1  2  3
4  5  8
7  9  6
```

这种操作允许元素沿着螺旋路径逐步移动。每次交换操作只能交换相邻的两个元素,这类似于在一个环形链表中交换相邻节点。因此,多次交换操作可以使得某个元素沿着螺旋路径移动多个位置。

现在,假设题目要求我们通过若干次这样的交换操作,将矩阵中的元素重新排列成某种特定的顺序,比如按行优先的升序排列。我们需要分析如何通过这种交换操作来实现这一目标。

首先,我们需要构建一个螺旋索引矩阵,记录每个元素在螺旋顺序中的位置。例如,对于上述 3×3 矩阵,螺旋索引矩阵如下:

```
1  2  3
8  9  4
7  6  5
```

这里,每个位置的值表示该元素在螺旋顺序中的顺序号。例如,元素 5 在螺旋顺序中的位置是第 9 位。

接下来,当我们要交换某个元素与其下一个元素时,可以借助螺旋索引矩阵快速找到目标元素的位置。例如,在上面的例子中,元素 5 的螺旋索引是 9,其下一个元素的螺旋索引是 1(如果是循环的螺旋顺序),因此交换这两个位置的元素即可。

这种操作的局部性意味着,要将某个元素移动到目标位置,可能需要多次交换操作。例如,如果元素 9 需要移动到螺旋顺序的第 5 位,则需要沿着螺旋路径逐步交换,每次向下一个位置移动,直到到达目标位置。这种逐步移动的方式类似于在数组中通过交换相邻元素来实现排序的冒泡排序算法。

然而,这种操作的效率可能较低,因为每次只能移动一个位置。如果需要将元素从螺旋路径的开头移动到结尾,可能需要 O(N²) 次交换操作。

此外,这种交换操作可能用于矩阵的排序或其他重组问题。例如,题目可能要求我们确定最少需要多少次交换操作才能使矩阵按某种特定顺序排列。这类问题可能需要借助图搜索算法(如 BFS)来寻找最优路径,但由于状态空间通常很大(尤其是当 N 较大时),直接的搜索方法可能不可行。因此,需要寻找更高效的算法或利用问题的特定性质来优化计算。

在实现方面,我们首先需要编写一个函数来生成螺旋索引矩阵。这可以通过模拟螺旋遍历过程实现。然后,每次交换操作可以通过查找螺旋索引矩阵来确定目标元素的位置,并在原始矩阵中交换这两个元素的值。

总的来说,这个问题要求我们理解螺旋顺序的特性以及交换操作的影响。通过螺旋索引矩阵的帮助,可以方便地模拟和分析交换操作的效果。这种操作可能用于矩阵排序或其他矩阵重组问题,但具体的应用场景取决于题目的进一步要求。在处理大规模矩阵时,需要特别注意算法的效率和优化。

总结来说,该题目要求我们深入理解螺旋顺序的特性以及元素交换操作的影响。通过构建辅助数据结构(如螺旋索引矩阵),我们可以更方便地模拟和分析交换操作的效果。这种操作可能用于矩阵排序或其他矩阵重组问题,但具体应用场景取决于题目的进一步要求。在实现过程中,需要平衡算法的正确性和效率,特别是在处理大规模矩阵时。

三、代码

以下是一个完整的 Python 代码示例,它实现了螺旋顺序索引矩阵的生成,并允许用户进行元素交换操作。这个代码可以帮助用户理解如何通过螺旋顺序交换元素。

import numpy as npdef generate_spiral_indices(n):# 生成一个n×n矩阵,包含螺旋顺序的索引spiral_indices = np.zeros((n, n), dtype=int)num = 1layers = (n + 1) // 2for layer in range(layers):# 填充上行for i in range(layer, n - layer):spiral_indices[layer][i] = numnum += 1# 填充右列for i in range(layer + 1, n - layer):spiral_indices[i][n - layer - 1] = numnum += 1# 填充下行,如果存在if layer < n - layer - 1:for i in range(n - layer - 2, layer - 1, -1):spiral_indices[n - layer - 1][i] = numnum += 1# 填充左列,如果存在if layer < n - layer - 1:for i in range(n - layer - 2, layer, -1):spiral_indices[i][layer] = numnum += 1return spiral_indicesdef exchange_elements(matrix, spiral_indices, element):# 找到元素在螺旋索引中的位置pos = np.where(spiral_indices == element)row, col = pos[0][0], pos[1][0]# 找到下一个元素的位置current_index = spiral_indices[row][col]next_index = current_index + 1 if current_index + 1 <= n * n else 1  # 如果循环,则下一个索引回到1next_pos = np.where(spiral_indices == next_index)next_row, next_col = next_pos[0][0], next_pos[1][0]# 交换元素matrix[row][col], matrix[next_row][next_col] = matrix[next_row][next_col], matrix[row][col]return matrixdef print_matrix(matrix):for row in matrix:print(' '.join(map(str, row)))if __name__ == '__main__':n = int(input("请输入矩阵的大小N:"))# 创建一个示例矩阵matrix = np.arange(1, n * n + 1).reshape(n, n)spiral_indices = generate_spiral_indices(n)print("原始矩阵:")print_matrix(matrix)print("\n螺旋索引矩阵:")print_matrix(spiral_indices)while True:element = int(input("\n请输入要交换的元素(输入0结束程序):"))if element == 0:breakif element < 1 or element > n * n:print("元素超出范围,请重新输入。")continue# 进行元素交换matrix = exchange_elements(matrix, spiral_indices, element)print("\n交换后的矩阵:")print_matrix(matrix)

http://www.xdnf.cn/news/8038.html

相关文章:

  • 优化用户体验:拦截浏览器前进后退、刷新、关闭、路由跳转等用户行为并弹窗提示
  • 西门子 S1500 博途软件舞台威亚 3D 控制方案
  • SQL:窗口函数(Window Functions)
  • 基于ITcpServer/IHttpServer框架的HTTP服务器
  • 关于大语言模型的问答?
  • 后端开发实习生-抖音生活服务
  • Centos系统资源镜像配置
  • Java集合框架深度剖析:结构、并发与设计模式全解析
  • 生物化学笔记: 药物 论文阅读 赖氨酸用于预防和治疗皮肤单纯疱疹感染 基础信息药理学临床试验
  • 笔试模拟 day12
  • 小白刷题 之 如何高效计算二进制数组中最大连续 1 的个数
  • jQuery Mobile 表单输入详解
  • Linux shell 正则表达式高效使用
  • 配置gem5环境:Dockerfile使用
  • Netty学习专栏(二):Netty快速入门及重要组件详解(EventLoop、Channel、ChannelPipeline)
  • 计算机网络 第三章:运输层(三)
  • AI|Java开发 IntelliJ IDEA中接入本地部署的deepseek方法
  • IDEA启动报错:Cannot invoke “org.flowable.common.engine.impl.persistence.ent
  • LESS基础用法详解
  • 智能制造:基于AI制造企业解决方案架构设计【附全文阅读】
  • Redis实战篇Day01(短信登录篇)
  • 《C++ list详解》
  • 金仓数据库主备切换故障解析,一次由相对路径引发的失败与切换流程解读
  • 抛弃传统P2P技术,EasyRTC音视频基于WebRTC打造教育/会议/远程巡检等场景实时通信解决方案
  • 数据库blog5_数据库软件架构介绍(以Mysql为例)
  • 大队项目流程
  • 流程引擎选型指南
  • VSCode推出开源Github Copilot:AI编程新纪元
  • 实战:Dify智能体+Java=自动化运营工具!
  • C++ 中的 **常变量** 与 **宏变量** 比较