#include<iostream> using namespace std; class Matrix{ int i,j,m; public: int a[1000][1000]; void display(){ for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<m;j++){ if(j==m-1) cout<<a[i][j]<<endl; else cout<<" "<<a[i][j]<<endl; } } Matrix(int m1=5,int n1=5){ m=m1; cout<<"创建了一个"<<m<<"列"<<m<<"行的矩阵，请输入每个元素的值："<<endl; for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<m;j++) cin>>a[i][j]; } int ip(){ return m; } friend void add(Matrix &,Matrix &); friend Matrix multi(Matrix &,Matrix &); }; void add(Matrix &a1,Matrix &a2){ int i,j; for(i=0;i<a1.ip();i++) for(j=0;j<a1.ip();j++) a1.a[i][j]+=a2.a[i][j]; } Matrix multi(Matrix &a1,Matrix &a2){ int i,j,x,y; Matrix a3; for(i=0;i<a1.ip();i++) for(j=0;j<a1.ip();j++) for(x=0;x<a1.ip();x++) for(y=0;y<a1.ip();y++){a3.a[i][y]+=a1.a[i][j]*a2.a[x][y];} return a3; } int main(){ int m; cin>>m; Matrix a1(m,m),a2(m,m); add(a1,a2); a1.display(); a2=multi(a2,a2); a2.display(); return 0; }为什么无法输入数

这段代码中，输入数值的部分应该是正常工作的，除非程序在输入时被手动终止了。可能是由于您的输入方式或者输入的数据格式不正确，导致程序无法正常读取输入。请检查您的输入方式和输入数据是否符合代码的要求。

另外，要注意输入的数据不能超出矩阵的范围，如果输入的数据超出了矩阵的范围，程序可能会出错。建议您仔细检查输入的数据是否符合矩阵的大小。

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6-1 矩阵类模板 分数 40 作者 J.Liau 单位 泉州师范学院 定义一个二维矩阵类模板 matrix，通过重载二元运算符“+”、“-”和“*”， 来实现矩阵加法、矩阵减法以及矩阵乘法运算。 完成数组所要求的操作。（注：数组中元素个数不超过100） 程序结构如下： #include<iostream> using namespace std; template<typename T> class matrix { public: matrix(int a, int b);

以下是矩阵类模板 matrix 的完整实现代码：

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

template<typename T>
class matrix {
public:
    matrix(int a, int b);
    matrix(const matrix<T>& other);
    ~matrix();
    matrix<T>& operator=(const matrix<T>& other);
    matrix<T> operator+(const matrix<T>& other) const;
    matrix<T> operator-(const matrix<T>& other) const;
    matrix<T> operator*(const matrix<T>& other) const;
    T& operator()(int i, int j);
    const T& operator()(int i, int j) const;
    int rows() const;
    int cols() const;
private:
    int m_rows;
    int m_cols;
    T* m_data;
};

template<typename T>
matrix<T>::matrix(int a, int b) : m_rows(a), m_cols(b), m_data(new T[a * b]) {}

template<typename T>
matrix<T>::matrix(const matrix<T>& other) : m_rows(other.m_rows), m_cols(other.m_cols), m_data(new T[other.m_rows * other.m_cols]) {
    memcpy(m_data, other.m_data, sizeof(T) * m_rows * m_cols);
}

template<typename T>
matrix<T>::~matrix() {
    delete[] m_data;
}

template<typename T>
matrix<T>& matrix<T>::operator=(const matrix<T>& other) {
    if (this != &other) {
        delete[] m_data;
        m_rows = other.m_rows;
        m_cols = other.m_cols;
        m_data = new T[other.m_rows * other.m_cols];
        memcpy(m_data, other.m_data, sizeof(T) * m_rows * m_cols);
    }
    return *this;
}

template<typename T>
matrix<T> matrix<T>::operator+(const matrix<T>& other) const {
    if (m_rows != other.m_rows || m_cols != other.m_cols) {
        throw "Matrices must have the same dimensions.";
    }
    matrix<T> res(m_rows, m_cols);
    for (int i = 0; i < m_rows; i++) {
        for (int j = 0; j < m_cols; j++) {
            res(i, j) = (*this)(i, j) + other(i, j);
        }
    }
    return res;
}

template<typename T>
matrix<T> matrix<T>::operator-(const matrix<T>& other) const {
    if (m_rows != other.m_rows || m_cols != other.m_cols) {
        throw "Matrices must have the same dimensions.";
    }
    matrix<T> res(m_rows, m_cols);
    for (int i = 0; i < m_rows; i++) {
        for (int j = 0; j < m_cols; j++) {
            res(i, j) = (*this)(i, j) - other(i, j);
        }
    }
    return res;
}

template<typename T>
matrix<T> matrix<T>::operator*(const matrix<T>& other) const {
    if (m_cols != other.m_rows) {
        throw "Number of columns in first matrix must match number of rows in second matrix.";
    }
    matrix<T> res(m_rows, other.m_cols);
    for (int i = 0; i < m_rows; i++) {
        for (int j = 0; j < other.m_cols; j++) {
            T sum = 0;
            for (int k = 0; k < m_cols; k++) {
                sum += (*this)(i, k) * other(k, j);
            }
            res(i, j) = sum;
        }
    }
    return res;
}

template<typename T>
T& matrix<T>::operator()(int i, int j) {
    if (i < 0 || i >= m_rows || j < 0 || j >= m_cols) {
        throw "Index out of range.";
    }
    return m_data[i * m_cols + j];
}

template<typename T>
const T& matrix<T>::operator()(int i, int j) const {
    if (i < 0 || i >= m_rows || j < 0 || j >= m_cols) {
        throw "Index out of range.";
    }
    return m_data[i * m_cols + j];
}

template<typename T>
int matrix<T>::rows() const {
    return m_rows;
}

template<typename T>
int matrix<T>::cols() const {
    return m_cols;
}

该矩阵类模板支持以下操作：

- 构造函数 `matrix(int a, int b)`：创建一个行数为 `a`，列数为 `b` 的矩阵，所有元素的初值为默认值（例如，0）。
- 拷贝构造函数 `matrix(const matrix<T>& other)`：创建一个与 `other` 完全相同的矩阵。
- 析构函数 `~matrix()`：释放矩阵占用的内存。
- 赋值运算符 `matrix<T>& operator=(const matrix<T>& other)`：将本矩阵赋值为 `other`。
- 加法运算符 `matrix<T> operator+(const matrix<T>& other) const`：返回本矩阵与 `other` 相加的结果。要求本矩阵与 `other` 的行列数相同。
- 减法运算符 `matrix<T> operator-(const matrix<T>& other) const`：返回本矩阵与 `other` 相减的结果。要求本矩阵与 `other` 的行列数相同。
- 乘法运算符 `matrix<T> operator*(const matrix<T>& other) const`：返回本矩阵与 `other` 相乘的结果。要求本矩阵的列数等于 `other` 的行数。
- 括号运算符 `T& operator()(int i, int j)` 和 `const T& operator()(int i, int j) const`：分别用于访问矩阵中第 `i` 行、第 `j` 列的元素。若下标越界，则抛出异常。
- `int rows() const` 和 `int cols() const`：分别返回矩阵的行数和列数。

使用时，需要先定义一个矩阵类模板实例，例如：

matrix<int> m1(2, 3);
matrix<int> m2(3, 2);

然后就可以使用矩阵类模板中定义的各种运算符进行矩阵计算。例如：

matrix<int> m3 = m1 + m2;
matrix<int> m4 = m1 - m2;
matrix<int> m5 = m1 * m2;

#include <iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include <stack> using namespace std; class Solution{ public: int maximalRectangle(vector<vector<char> >& matrix){ int m = matrix.size(),n = matrix[0].size(); vector<int> heights(n); int res = 0; for(int i = 0; i < m ; i++){ for(int j = 0; j < n;j++){ if(matrix[i][j] == '1') heights[j]++; else heights[j] = 0; } res = max(res,maxArea(heights)); } return res; } int maxArea(vector<int>& heights){ stack<int> stk; int res = 0; heights.push_back(-1); for(int i=0; i < heights.size(); i++){ while(!stk.empty() && heights[i] < heights[stk.top()]){ int idx = stk.top(); stk.pop(); int left = stk.empty()?-1:stk.top(); res =max(res,(i-left-1)*heights[idx]); } stk.push(i); } heights.pop_back( ); return res; } }; int main() { Solution solution; int m,n; cout<<"请输入矩形的行数和列数:"; cin>>m>>n; vector<vector<char> > matrix(m,vector<char>(n)); cout<<"请输入矩形元素(0或1)："<<endl; for(int i=0;i<m;i++){ for(int j=0;j<n;j++) { cin>>matrix[i][j]; } } int maxArea = solution.maximalRectangle(matrix); cout<<"矩形中最大的矩形面积是:"<<maxArea<<endl; return 0; }此代码用到了动态规划吗

这段代码没有直接使用动态规划。它使用了栈来解决最大矩形面积的问题。具体来说，它使用了单调栈算法来找到每个柱子的左右边界，然后计算出以该柱子为高度的矩形的面积。这个过程在循环中进行，每次计算出一个矩形的面积后与当前最大面积进行比较更新。因此，这个问题可以看作是在一维数组中找到最大矩形面积的问题，而不是动态规划。