以矩阵行为x轴,列为y轴,如何遍历(200,100)矩阵中所有的点
时间: 2024-03-13 12:44:07 浏览: 7
可以使用两个嵌套的循环遍历矩阵中的所有点。外部循环可以遍历矩阵的行,内部循环可以遍历矩阵的列,这样就可以依次遍历每个点。具体的伪代码如下:
```
for i from 0 to 199 do
for j from 0 to 99 do
// 访问点 (i, j)
end for
end for
```
在伪代码中,我们从第一行开始遍历到最后一行(行的下标从0开始,到199结束),对于每一行,我们从第一列开始遍历到最后一列(列的下标从0开始,到99结束),然后访问每个点。通过这种方式,我们可以遍历整个矩阵中的所有点。
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假设我们要计算矩阵中所有点与点 (i, j) 的距离之和,可以使用以下伪代码:
```
sum = 0
for x from 0 to 199 do
for y from 0 to 99 do
// 计算点 (x, y) 与点 (i, j) 的距离
distance = abs(x - i) + abs(y - j)
// 累加距离
sum = sum + distance
end for
end for
```
在伪代码中,我们使用两个嵌套循环遍历矩阵中的每个点,计算每个点与目标点 (i, j) 的曼哈顿距离(即横向距离和纵向距离之和),然后将距离累加到总和中。最后,总和就是所有点与目标点距离之和的结果。
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1. 遍历矩阵中的每一个点 (x, y)。
2. 对于每一个点 (x, y),计算其与目标点 (x0, y0) 的欧式距离,即 sqrt((x-x0)^2 + (y-y0)^2)。
3. 将每个点与目标点的欧式距离累加到一个变量中,得到所有点与目标点的欧式距离之和。
以下是 Python 代码示例:
```
import math
def calc_distance_sum(matrix, x0, y0):
distance_sum = 0
for x in range(len(matrix)):
for y in range(len(matrix[0])):
distance_sum += math.sqrt((x-x0)**2 + (y-y0)**2)
return distance_sum
# 示例使用
matrix = [[0 for j in range(201)] for i in range(101)]
distance_sum = calc_distance_sum(matrix, 200, 100)
print(distance_sum)
```
其中,示例代码中生成了一个 201x101 的矩阵,并将其所有元素初始化为 0。然后通过 `calc_distance_sum` 函数计算了所有点与 (200, 100) 的欧式距离之和。