找出数组中与给定值最接近的数。 输入格式: 给定二维矩阵[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],找出其中与5.3最接近的数值。 输出格式: 输出最接近数5。
时间: 2023-06-12 09:06:08 浏览: 49
可以先将二维矩阵转化为一维数组,然后对一维数组进行排序,最后找到最接近5.3的数值即可。
以下是 Python 的实现代码:
```python
matrix = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]
target = 5.3
# 将二维矩阵转换为一维数组
arr = [num for row in matrix for num in row]
# 对数组进行排序
arr.sort()
# 初始化最小差值和最接近的数
min_diff = float('inf')
closest_num = None
# 遍历数组,找到最接近的数
for num in arr:
diff = abs(num - target)
if diff < min_diff:
min_diff = diff
closest_num = num
print(closest_num)
```
输出结果为:
```
5
```
相关问题
找出数组中与给定值最接近的数。列及对角线和的最大值。python
找出数组中与给定值最接近的数:
```python
def closest_value(arr, target):
arr.sort()
left = 0
right = len(arr) - 1
while left + 1 < right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return arr[mid]
elif arr[mid] < target:
left = mid
else:
right = mid
if abs(arr[left] - target) <= abs(arr[right] - target):
return arr[left]
else:
return arr[right]
```
列及对角线和的最大值:
```python
def max_sum(matrix):
n = len(matrix)
col_sum = [sum([matrix[i][j] for i in range(n)]) for j in range(n)]
diagonal_sum = [sum([matrix[i][i] for i in range(n)]), sum([matrix[i][n-i-1] for i in range(n)])]
return max(max(col_sum), max(diagonal_sum))
```
其中,`matrix` 是一个二维数组,表示矩阵。`col_sum` 是每列的和组成的列表,`diagonal_sum` 是两个对角线的和组成的列表。最终返回三者的最大值即可。
给定一个仅包含0和1的n二维矩阵请计算二维矩阵的最大值
计算一个仅包含0和1的n二维矩阵的最大值,可以使用动态规划的方法来解决。
首先,我们可以定义一个辅助矩阵dp,它的大小和给定的二维矩阵相同。dp[i][j]表示以第i行、第j列为右下角的正方形的最大边长。
然后,我们可以利用动态规划的思想来填充dp矩阵。遍历原始矩阵的每个元素,如果该元素为0,则dp[i][j]为0;如果该元素为1,则dp[i][j]的值可以通过以下方式计算:
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
最后,我们可以找到dp矩阵中的最大值,即为最大正方形的边长。
这种方法的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度也是O(n^2)。
举个例子来说明,给定的二维矩阵如下:
1 0 1 0 0
1 0 1 1 1
1 1 1 1 1
1 0 0 1 0
对应的dp矩阵如下:
1 0 1 0 0
1 0 1 1 1
1 1 1 2 2
1 0 0 1 0
dp矩阵的最大值是2,所以最大正方形的边长是2,对应的最大值也就是4。
通过动态规划的方法,我们可以高效地求解一个仅包含0和1的n二维矩阵的最大值。