帮我解释一下matlab这段代码for count = 1:length(SO) SH(i(count)-imin+1, j(count)-jmin+1, k(count)-kmin+1) = SO(count); end
时间: 2024-06-04 12:13:57 浏览: 18
这段 MATLAB 代码是一个 for 循环,循环次数为 SO 变量的长度(即 SO 中元素的数量),每次循环将 SO 中的元素赋值给 SH 中的一个位置。
具体来说,i、j、k 分别是三个向量,表示 SH 中每个位置的索引值。imin、jmin、kmin 分别是 i、j、k 中的最小值。在 for 循环中,count 从 1 开始逐步增加,将 SO 中的每个元素依次赋值给 SH 中的一个位置:
SH(i(count)-imin+1, j(count)-jmin+1, k(count)-kmin+1) = SO(count);
其中 i(count)-imin+1、j(count)-jmin+1、k(count)-kmin+1 分别是 SH 中的一个位置的索引值,SO(count) 是要赋值给这个位置的值。这段代码的作用是将 SO 中的元素按照索引的顺序存储到 SH 中的对应位置。
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帮我翻译一下matlab这段代码for count = 1:length(SO) SH(i(count)-imin+1, j(count)-jmin+1, k(count)-kmin+1) = SO(count); end
for count = 1:length(SO)
SH(i(count)-imin+1, j(count)-jmin+1, k(count)-kmin+1) = SO(count);
end
翻译:对于计数器 count 从 1 到 SO 的长度循环,将 SO 中的元素赋值给 SH 中以 (i(count)-imin+1, j(count)-jmin+1, k(count)-kmin+1) 为索引的位置。
给定两个大小分别为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。 算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。 示例 1: 输入:nums1 = [1,3], nums2 = [2] 输出:2.00000 解释:合并数组 = [1,2,3] ,中位数 2 示例 2: 输入:nums1 = [1,2], nums2 = [3,4] 输出:2.50000 解释:合并数组 = [1,2,3,4] ,中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5 提示: nums1.length == m nums2.length == n 0 <= m <= 1000 0 <= n <= 1000 1 <= m + n <= 2000 -106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106 使用python解答
这道题可以使用二分查找的思路来解决。我们假设两个有序数组的长度分别为 m 和 n,中位数为第 k 小的数。那么我们可以先分别在两个数组中找出前 k/2 小的数,比较这两个数的大小,如果 nums1 的第 k/2 小的数小于 nums2 的第 k/2 小的数,那么说明中位数在 nums1 的第 k/2 小的数之后的部分和 nums2 的前 k/2 小的数之前的部分中,可以缩小搜索范围。反之,如果 nums1 的第 k/2 小的数大于 nums2 的第 k/2 小的数,那么说明中位数在 nums1 的前 k/2 小的数之前的部分和 nums2 的第 k/2 小的数之后的部分中。这样就可以不断缩小搜索范围,直到找到中位数或者搜索范围缩小到空集为止。
下面是 Python 代码实现:
```python
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
m, n = len(nums1), len(nums2)
if m > n: # 保证 nums1 的长度不大于 nums2 的长度
nums1, nums2, m, n = nums2, nums1, n, m
imin, imax, half_len = 0, m, (m + n + 1) // 2
while imin <= imax:
i = (imin + imax) // 2
j = half_len - i
if i < m and nums2[j-1] > nums1[i]:
# i 太小,需要增大
imin = i + 1
elif i > 0 and nums1[i-1] > nums2[j]:
# i 太大,需要减小
imax = i - 1
else:
# i 刚好合适,可以计算出中位数
if i == 0: max_of_left = nums2[j-1]
elif j == 0: max_of_left = nums1[i-1]
else: max_of_left = max(nums1[i-1], nums2[j-1])
if (m + n) % 2 == 1:
return max_of_left
if i == m: min_of_right = nums2[j]
elif j == n: min_of_right = nums1[i]
else: min_of_right = min(nums1[i], nums2[j])
return (max_of_left + min_of_right) / 2.0
```