golang make 二维数组

在 Golang 中，可以使用 make 函数来创建二维数组。下面是一个示例代码：

package main

import "fmt"

func main() {
    // 创建一个 3x3 的二维数组
    rows := 3
    cols := 3
    arr := make([][]int, rows)
    for i := range arr {
        arr[i] = make([]int, cols)
    }

    // 初始化二维数组的值
    for i := 0; i < rows; i++ {
        for j := 0; j < cols; j++ {
            arr[i][j] = i*cols + j + 1
        }
    }

    // 打印二维数组
    for i := 0; i < rows; i++ {
        fmt.Println(arr[i])
    }
}

上述代码通过 make 函数创建了一个 3 行 3 列的二维数组。然后使用嵌套的 for 循环初始化了二维数组的值，并最后打印了数组的内容。

运行上述代码，输出结果为：

[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]

希望这个例子对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

golang 背包算法

Go 语言中的背包问题（Knapsack Problem）通常是指动态规划算法的一个应用实例，它涉及到在给定容量限制下选择物品以获得最大的价值。在 Go 中解决背包问题，你需要定义一个二维数组或矩阵，其中每个元素 `(i, j)` 表示前 i 个物品中有价值 j 的物品可以选择。常见的解决方案包括：

1. 动态规划：通过填充值表 `dp[i][j]`，计算包含前 i 个物品且总重量不超过 j 时的最大价值。初始条件通常是 `dp[0][j] = 0` 和 `dp[i][0]` 等于不包含第 i 个物品的价值。

func knapSack(W int, wt []int, val []int, n int) int {
    dp := make([][]int, n+1)
    for i := range dp {
        dp[i] = make([]int, W+1)
    }

    for i := 1; i <= n; i++ {
        for w := 1; w <= W; w++ {
            if wt[i-1] <= w {
                dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-wt[i-1]] + val[i-1])
            } else {
                dp[i][w] = dp[i-1][w]
            }
        }
    }

    return dp[n][W]
}

// 定义辅助函数 max(a, b)
func max(a, b int) int {
    if a > b {
        return a
    }
    return b
}

2. 回溯法：这是一种递归解法，从最大值开始尝试添加物品，直到达到容量限制。

func backtracking(W int, wt []int, val []int, n int, currWeight int, dp [][]bool) bool {
    if currWeight == W || n == 0 {
        dp[n][currWeight] = true
        return dp[n][currWeight]
    }
    
    dp[n][currWeight] = dp[n-1][currWeight]
    if wt[n-1] <= currWeight {
        dp[n][currWeight] |= backtracking(W, wt, val, n-1, currWeight-wt[n-1], dp)
    }

    return dp[n][currWeight]
}

// 初始化dp数组
var dp [][2]int = make([][]bool, n+1)

用Golang给出完整代码

以下是使用Golang实现鸡蛋掉落问题的完整代码：

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

func eggDrop(n, k int) int {
	// 创建一个二维数组存储结果
	dp := make([][]int, n+1)
	for i := range dp {
		dp[i] = make([]int, k+1)
	}

	// 初始化边界情况
	for i := 1; i <= n; i++ {
		dp[i][1] = 1
		dp[i][0] = 0
	}
	for j := 1; j <= k; j++ {
		dp[1][j] = j
	}

	// 填充DP数组
	for i := 2; i <= n; i++ {
		for j := 2; j <= k; j++ {
			dp[i][j] = math.MaxInt32
			for x := 1; x <= j; x++ {
				res := 1 + max(dp[i-1][x-1], dp[i][j-x])
				if res < dp[i][j] {
					dp[i][j] = res
				}
			}
		}
	}

	return dp[n][k]
}

func max(a, b int) int {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}

func main() {
	n, k := 2, 10
	res := eggDrop(n, k)
	fmt.Printf("在%d个鸡蛋和%d层楼的情况下，最少需要尝试%d次\n", n, k, res)
}

在这个实现中，我们使用了一个二维数组dp来存储结果。首先我们初始化边界情况，然后我们使用一个嵌套的循环来填充DP数组。最后返回dp[n][k]，即为最终的结果。