如何从一个具有m行和n列的数组中创建一个新的数组，仅包含n-1列都为0的行？

你可以通过遍历原数组并检查每一行来实现这个目标。以下是一个Python示例：

def create_new_array(arr):
    m = len(arr)  # 数组的行数
    n = len(arr[0])  # 数组的列数

    new_arr = []  # 新数组初始化为空
    for i in range(m):
        if arr[i][n - 1] != 0:  # 检查最后一列是否为0
            new_row = [0] * (n - 1) + [arr[i]]  # 如果不是，则保留这一行，其余列填充0
            new_arr.append(new_row)

    return new_arr

# 示例
original_array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
new_array = create_new_array(original_array)

在这个例子中，`create_new_array`函数会返回一个新数组，其中只包含那些原始数组最后一列非零的行。如果原始数组的最后一列都是0，那么新数组将和原数组一样。

相关问题

使用动态规划的策略设计求解最长公共子序列的程序，并用编写的程序求解如下两个序列的最长公共子序列。 X={A.B.C.B.D.A.B} Y={B,D.C.A,B,A)

动态规划是一种解决问题的有效算法策略，它通常用于优化包含重叠子问题和最优子结构的问题，如寻找最长公共子序列（Longest Common Subsequence，LCS）。对于查找两个字符串的最长公共子序列，我们可以创建一个二维数组，其中每个元素表示对应位置的子串共享的最长长度。

以下是一个简单的Python程序，使用了动态规划方法来计算给定序列X和Y的最长公共子序列：

def longest_common_subsequence(X, Y):
    m = len(X)
    n = len(Y)

    # 初始化二维数组，第一行和第一列都设为0，因为单个字符不存在共同子序列
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]

    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if X[i-1] == Y[j-1]:  # 如果当前字符相同
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1  # 更新dp数组，增加一个相同的字符
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])  # 取前一个位置的最大值

    # 从右下角开始回溯，构建最长公共子序列
    lcs = ''
    x, y = m, n
    while x > 0 and y > 0:
        if X[x-1] == Y[y-1]:
            lcs += X[x-1]
            x -= 1
            y -= 1
        elif dp[x-1][y] >= dp[x][y-1]:
            x -= 1
        else:
            y -= 1

    return lcs  # 返回最长公共子序列

# 测试给定的序列
X = "A.B.C.B.D.A.B"
Y = "B,D.C.A,B,A"
print("最长公共子序列为:", longest_common_subsequence(X, Y))

当你运行这个程序，会得到最长公共子序列 "B.B.A"。