曼哈顿矩阵，输入写，x，y两个数字，即位置，输出该位置填放的具体数字

曼哈顿矩阵是一个特殊的矩阵，其中每个位置的数字可以其在矩阵中的位置（x，y坐标）来计算。具体计算方法如下：

1. 对于给定的x和y，计算该位置到原点（0，0）的曼哈顿距离，即|x| + |y|。
2. 该位置的数字为曼哈顿距离加1。

以下是用Python实现的代码：

def manhattan_matrix(x, y):
    distance = abs(x) + abs(y)
    number = distance + 1
    return number

# 获取用户输入
x = int(input("请输入x坐标: "))
y = int(input("请输入y坐标: "))

# 调用函数并输出结果
number_at_position = manhattan_matrix(x, y)
print(f"位置({x}, {y})填放的数字是: {number_at_position}")

用户需要输入位置的x和y坐标，然后调用`manhattan_matrix`函数计算该位置填放的数字，并将结果打印出来。

相关问题

曼哈顿距离矩阵，python

以下是使用Python编写的计算曼哈顿距离矩阵的代码：

def manhattan_distance_matrix(points):
    n = len(points)
    distance_matrix = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]

    for i in range(n):
        for j in range(n):
            distance_matrix[i][j] = abs(points[i][0] - points[j][0]) + abs(points[i][1] - points[j][1])

    return distance_matrix

# 示例输入
points = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
distance_matrix = manhattan_distance_matrix(points)

# 输出距离矩阵
for row in distance_matrix:
    print(row)

在这段代码中，`points` 是一个包含点坐标的列表，其中每个点表示为一个二元组 `(x, y)`。`manhattan_distance_matrix` 函数接受这个点列表作为输入，并使用两层循环计算每对点之间的曼哈顿距离，并将结果存储在 `distance_matrix` 中。最后，通过遍历输出 `distance_matrix` 可以查看计算得到的曼哈顿距离矩阵。

以矩阵行为x轴，列为y轴，如何计算（200，100）矩阵中所有的点与某一点的距离之和

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。