


Abfrage zum Aktualisieren der Anzahl verbundener nicht leerer Zellen in einer Matrix
Eine Matrix kann man sich als eine Sammlung von Zellen vorstellen, die in Zeilen und Spalten organisiert sind. Jede Zelle kann einen Wert enthalten, der leer oder nicht leer sein kann. In der Computerprogrammierung werden Matrizen häufig verwendet, um Daten in einem zweidimensionalen Raster darzustellen.
In diesem Artikel besprechen wir, wie man die Anzahl verbundener, nicht leerer Zellen in einer Matrix effizient zählt und dabei mögliche Aktualisierungen der Matrix berücksichtigt. Wir werden verschiedene Möglichkeiten zur Lösung dieses Problems untersuchen und reale Codebeispiele bereitstellen, um die Implementierung zu demonstrieren.
Grammatik
Die grundlegende Syntax zum Abfragen der Anzahl verbundener nicht leerer Zellen in einer Matrix und deren Aktualisierung mithilfe von C/C++ kann wie folgt definiert werden -
int queryCount(int matrix[][MAX_COLS], int rows, int cols);
Wobei Matrix die Eingabe „Matrix“ ist, repräsentieren „Zeilen“ und „Spalten“ die Anzahl der Zeilen bzw. Spalten in der Matrix. Die Funktion „queryCount“ gibt einen ganzzahligen Wert zurück, der die Anzahl der verbundenen, nicht leeren Zellen in der Matrix darstellt.
Algorithmus
Um dieses Problem zu lösen, können wir dem folgenden Algorithmus folgen -
Schritt 1 – Initialisieren Sie die Variable „count“ auf 0, dadurch wird die Anzahl der verbundenen, nicht leeren Zellen gespeichert.
Schritt 2 – Iterieren Sie über jede Zelle in der Matrix.
Schritt 3 – Überprüfen Sie für jede Zelle, ob sie nicht leer ist (d. h. einen Wert ungleich Null enthält).
Schritt 4 – Wenn die Zelle nicht leer ist, erhöhen Sie die Anzahl um 1.
Schritt 5 – Überprüfen Sie, ob die Zelle nicht leere angrenzende Zellen hat.
Schritt 6 – Wenn die angrenzende Zelle nicht leer ist, erhöhen Sie die „Zählung“ um 1.
Schritt 7 – Wiederholen Sie die Schritte 5-6 für alle angrenzenden Zellen.
Schritt 8 - 8: Nachdem Sie alle Zellen in der Matrix durchlaufen haben, geben Sie die „Zählung“ als Endergebnis zurück.
Methode
Methode 1 – Eine gängige Methode zur Lösung dieses Problems ist die Verwendung des DFS-Algorithmus (Depth First Search)
Methode 2 – Eine weitere Möglichkeit, eine Abfrage zu implementieren, um die Anzahl nicht leerer Zellen mit Verknüpfungen in einer aktualisierten Matrix zu ermitteln, ist die Verwendung des BFS-Algorithmus (Breadth-First Search).
Methode 1
Bei diesem Ansatz beinhaltet der DFS-Algorithmus das rekursive Durchlaufen der Matrix und das Verfolgen der besuchten Zellen, um Doppelzählungen zu vermeiden.
Beispiel 1
Diese Methode führt eine Tiefensuche in einer zweidimensionalen Matrix durch. Die Dimensionen, Zellwerte und die Anzahl der Abfragen der Matrix werden zufällig bestimmt. Die Unterroutine „countConnectedCells“ führt DFS durch und gibt eine Anzahl verbundener, nicht leerer Zellen zurück, beginnend mit der Zelle in der angegebenen Zeile und Spalte. Die updateCell-Funktion aktualisiert den Wert einer Zelle in einer Matrix. Die Hauptfunktion startet einen zufälligen Startwert unter Verwendung der aktuellen Zeit, generiert dann eine zufällige Matrixgröße und Elemente, gefolgt von einer zufälligen Anzahl von Abfragen. Für jede Abfrage wählt der Code zufällig eine Zählabfrage (1) oder eine Aktualisierungsabfrage (2) aus und führt die entsprechende Aktion aus. Wenn der Abfragetyp 1 ist, wird die Funktion countConnectedCells aufgerufen, um die Anzahl der verbundenen, nicht leeren Zellen zu ermitteln und das Ergebnis auszugeben. Wenn der Abfragetyp 2 ist, rufen Sie die Funktion updateCell auf, um den Wert der angegebenen Zelle anzupassen.
#include <iostream> using namespace std; const int MAX_SIZE = 100; // Maximum size of the matrix // Function to count connected non-empty cells using DFS int countConnectedCells(int matrix[][MAX_SIZE], int rows, int cols, int row, int col, int visited[][MAX_SIZE]) { if (row < 0 || row >= rows || col < 0 || col >= cols || matrix[row][col] == 0 || visited[row][col]) return 0; visited[row][col] = 1; int count = 1; // Counting the current cell as non-empty count += countConnectedCells(matrix, rows, cols, row - 1, col, visited); // Check top cell count += countConnectedCells(matrix, rows, cols, row + 1, col, visited); // Check bottom cell count += countConnectedCells(matrix, rows, cols, row, col - 1, visited); // Check left cell count += countConnectedCells(matrix, rows, cols, row, col + 1, visited); // Check right cell return count; } // Function to update a cell in the matrix void updateCell(int matrix[][MAX_SIZE], int rows, int cols, int row, int col, int newValue) { matrix[row][col] = newValue; } // Function to initialize the matrix void initializeMatrix(int matrix[][MAX_SIZE], int rows, int cols) { for (int i = 0; i <rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { cin >> matrix[i][j]; // Taking input for each cell in the matrix } } } int main() { int rows, cols; // Input matrix size cin >> rows >> cols; // Taking input for matrix size int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // Matrix to store the values int visited[MAX_SIZE][MAX_SIZE] = {0}; // Visited matrix to keep track of visited cells initializeMatrix(matrix, rows, cols); // Initialize the matrix with input values int queries; // Input number of queries cin >> queries; // Taking input for number of queries for (int i = 0; i < queries; i++) { int queryType; // Input query type (1 for count query, 2 for update query) cin >> queryType; // Taking input for query type if (queryType == 1) { int row, col; // Input row and column for count query cin >> row >> col; // Taking input for row and column int count = countConnectedCells(matrix, rows, cols, row, col, visited); // Call countConnectedCells function cout << "Count of connected non-empty cells at (" << row << ", " << col << "): " << count << endl; // Print result } else if (queryType == 2) { int row, col, newValue; // Input row, column, and new value for update query cin >> row >> col >> newValue; // Taking input for row, column, and new value updateCell(matrix, rows, cols, row, col, newValue); // Call updateCell function } } return 0; }
Ausgabe
Count of connected non-empty cells at (1, 2): 0 Count of connected non-empty cells at (0, 1): 2
Methode 2
Bei diesem Ansatz ist Breadth First Search (BFS) ein weiterer Graph-Traversal-Algorithmus, der verwendet werden kann, um die Anzahl verbundener, nicht leerer Zellen in einer Matrix zu ermitteln. In BFS beginnen wir mit einer bestimmten Zelle und erkunden alle benachbarten Zellen in der Breitenrichtung (d. h. Schicht für Schicht). Wir verwenden eine Warteschlange, um zu verfolgen, auf welche Zellen zugegriffen wird, und markieren Zellen, auf die zugegriffen wurde, um Mehrfachzählungen zu vermeiden.
Beispiel 2
Dieser Code stellt eine Software dar, die einen Breitensuchalgorithmus für eine zweidimensionale Matrix ausführt. Die Dimensionen der Matrix, die Zellwerte und die Anzahl der Abfragen werden willkürlich generiert. Der Code enthält zwei Unterroutinen: eine zum Durchführen von BFS und eine andere zum Anpassen der Zellen innerhalb der Matrix.
Der BFS-Vorgang beginnt mit einer zufällig ausgewählten Zelle und überprüft die benachbarten Zellen, um festzustellen, ob sie miteinander verbunden und nicht belegt sind. Wenn dies der Fall ist, werden sie an die Warteschlange angehängt und auf ähnliche Weise verarbeitet. Das Aktualisieren einer Zelle innerhalb einer Matrix erfordert lediglich die Änderung ihres Werts. Nach der Generierung der Matrix und der Abfragenummer wählt der Code zufällig eine BFS-Abfrage oder eine Aktualisierungsabfrage aus und führt die entsprechende Operation aus. Das Ergebnis der BFS-Abfrage ist eine Zählung der miteinander verbundenen unbesetzten Zellen, beginnend mit der ausgewählten Zelle.
Code
#include <iostream> #include <queue> #include <ctime> #include <cstdlib> using namespace std; const int MAX_SIZE = 100; // Function to perform Breadth-First Search (BFS) int bfs(int matrix[][MAX_SIZE], int rows, int cols, int row, int col, int visited[][MAX_SIZE]) { int count = 0; queue<pair<int, int>> q; q.push({row, col}); while (!q.empty()) { pair<int, int> currentCell = q.front(); q.pop(); int currentRow = currentCell.first; int currentCol = currentCell.second; if (currentRow >= 0 && currentRow <rows && currentCol >= 0 && currentCol < cols && !visited[currentRow][currentCol] && matrix[currentRow][currentCol] == 1) { count++; visited[currentRow][currentCol] = 1; q.push({currentRow - 1, currentCol}); q.push({currentRow + 1, currentCol}); q.push({currentRow, currentCol - 1}); q.push({currentRow, currentCol + 1}); } } return count; } // Function to update a cell in the matrix void updateCell(int matrix[][MAX_SIZE], int row, int col, int newValue) { matrix[row][col] = newValue; } // Function to generate a random integer between min and max (inclusive) int randomInt(int min, int max) { return rand() % (max - min + 1) + min; } int main() { srand(time(0)); int rows = randomInt(1, 10); int cols = randomInt(1, 10); int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; int visited[MAX_SIZE][MAX_SIZE] = {0}; for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { matrix[i][j] = randomInt(0, 1); } } int queries = randomInt(1, 5); for (int i = 0; i < queries; i++) { int queryType = randomInt(1, 2); if (queryType == 1) { int row = randomInt(0, rows - 1); int col = randomInt(0, cols - 1); int count = bfs(matrix, rows, cols, row, col, visited); cout << "Count of connected non-empty cells at (" << row << ", " << col << "): " << count << endl; } else if (queryType == 2) { int row = randomInt(0, rows - 1); int col = randomInt(0, cols - 1); int newValue = randomInt(0, 1); updateCell(matrix, row, col, newValue); } } return 0; }
Ausgabe
Count of connected non-empty cells at (0, 0): 0
Fazit
In diesem Artikel haben wir zwei Methoden besprochen, um die Anzahl verbundener nicht leerer Zellen in einer Matrix zu ermitteln und sie mithilfe von C/C++ zu aktualisieren. DFS-Algorithmus (Depth First Search) und Vereinigungssuche (Vereinigung disjunkter Mengen). Es ist wichtig, die zeitliche und räumliche Komplexität jeder Methode zu analysieren, bevor Sie die am besten geeignete Methode für einen bestimmten Anwendungsfall auswählen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAbfrage zum Aktualisieren der Anzahl verbundener nicht leerer Zellen in einer Matrix. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Es gibt signifikante Unterschiede in der Implementierung von C# und C in der objektorientierten Programmierung (OOP). 1) Die Klassendefinition und die Syntax von C# sind prägnanter und unterstützen erweiterte Funktionen wie Linq. 2) C bietet eine feinere granulare Kontrolle, die für die Systemprogrammierung und den hohen Leistungsbedarf geeignet ist. Beide haben ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf dem spezifischen Anwendungsszenario basieren.

Das Konvertieren von XML in C und die Durchführung von Datenvorgängen kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) Parsing XML -Dateien mithilfe der TinyXML2 -Bibliothek, 2) Daten in die Datenstruktur von C mithilfe der C -Standardbibliothek wie STD :: Vector für Datenoperationen in C -Datenstruktur zuzuordnen. Durch diese Schritte können Daten aus XML konvertiert und effizient bearbeitet werden.

C# verwendet den automatischen Müllsammlungsmechanismus, während C die manuelle Speicherverwaltung verwendet. Der Müllkollektor von 1. C#verwaltet automatisch den Speicher, um das Risiko eines Speicherlecks zu verringern, kann jedoch zu einer Leistungsverschlechterung führen. 2.C bietet eine flexible Speicherregelung, die für Anwendungen geeignet ist, die eine feine Verwaltung erfordern, aber mit Vorsicht behandelt werden sollten, um Speicherleckage zu vermeiden.

C hat immer noch wichtige Relevanz für die moderne Programmierung. 1) Hochleistungs- und direkte Hardware-Betriebsfunktionen machen es zur ersten Wahl in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme und Hochleistungs-Computing. 2) Reiche Programmierparadigmen und moderne Funktionen wie Smart -Zeiger und Vorlagenprogrammierung verbessern seine Flexibilität und Effizienz. Obwohl die Lernkurve steil ist, machen sie im heutigen Programmierökosystem immer noch wichtig.

C -Lernende und Entwickler können Ressourcen und Unterstützung von Stackoverflow, Reddits R/CPP -Community, Coursera und EDX -Kursen, Open -Source -Projekten zu Github, professionellen Beratungsdiensten und CPPCON erhalten. 1. Stackoverflow gibt Antworten auf technische Fragen. 2. Die R/CPP -Community von Reddit teilt die neuesten Nachrichten; 3.. Coursera und EDX bieten formelle C -Kurse; 4. Open Source -Projekte auf Github wie LLVM und Boost verbessern die Fähigkeiten; 5. Professionelle Beratungsdienste wie Jetbrains und Perforce bieten technische Unterstützung; 6. CPPCON und andere Konferenzen helfen Karrieren

C# eignet sich für Projekte, die eine hohe Entwicklungseffizienz und plattformübergreifende Unterstützung erfordern, während C für Anwendungen geeignet ist, die eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern. 1) C# vereinfacht die Entwicklung, bietet Müllsammlung und reichhaltige Klassenbibliotheken, die für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet sind. 2) C ermöglicht den direkten Speicherbetrieb, der für Spielentwicklung und Hochleistungs-Computing geeignet ist.

C Gründe für die kontinuierliche Verwendung sind seine hohe Leistung, breite Anwendung und sich weiterentwickelnde Eigenschaften. 1) Leistung mit hoher Effizienz. 2) weit verbreitete: Glanz in den Feldern der Spieleentwicklung, eingebettete Systeme usw. 3) Kontinuierliche Entwicklung: Seit seiner Veröffentlichung im Jahr 1983 hat C weiterhin neue Funktionen hinzugefügt, um seine Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten.

Die zukünftigen Entwicklungstrends von C und XML sind: 1) C werden neue Funktionen wie Module, Konzepte und Coroutinen in den Standards C 20 und C 23 einführen, um die Programmierungseffizienz und -sicherheit zu verbessern. 2) XML nimmt weiterhin eine wichtige Position in den Datenaustausch- und Konfigurationsdateien ein, steht jedoch vor den Herausforderungen von JSON und YAML und entwickelt sich in einer prägnanteren und einfacheren Analyse wie die Verbesserungen von XMLSchema1.1 und XPATH3.1.


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