能不能把下面的代码分行def set_zeroes(matrix): """ :type matrix: List[List[int]] :rtype: void Do not return anything, modify matrix in-place instead. """ row_zeroes = [] col_zeroes = [] for i in range(len(matrix)): for j in range(len(matrix[0])): if matrix[i][j] == 0: row_zeroes.append(i) col_zeroes.append(j) for row in row_zeroes: for j in range(len(matrix[0])): matrix[row][j] = 0 for col in col_zeroes: for i in range(len(matrix)): matrix[i][col] = 0

可以，以下是分行的代码：

def set_zeroes(matrix):
"""
:type matrix: List[List[int]]
:rtype: void Do not return anything, modify matrix in-place instead.
"""
row_zeroes = []
col_zeroes = []

for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[0])):
if matrix[i][j] == 0:
row_zeroes.append(i)
col_zeroes.append(j)

for row in row_zeroes:
for j in range(len(matrix[0])):
matrix[row][j] = 0

for col in col_zeroes:
for i in range(len(matrix)):
matrix[i][col] = 0

相关问题

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。

解释Java代码：public void moveZeroes(int[] nums) { int slow = 0; for (int fast = 0; fast < nums.length; fast++) { if (nums[fast] != 0) { nums[slow] = nums[fast]; //System.out.println("change:"+nums[slow]); slow++; } } // 后面的元素全变成 0 for (int j = slow; j < nums.length; j++) { nums[j] = 0; } }

这段 Java 代码是一个将数组中的 0 移动到末尾的函数。函数接收一个 int 类型的数组 nums，通过双指针的方式对数组进行操作。变量 slow 用于记录数组中不为 0 的元素填充的位置，变量 fast 用于遍历整个数组。当 fast 所指向的元素不为 0 时，将其移动至 slow 所指向的位置，并将 slow 向后移动一位。此时，slow 所指向的位置就是下一个需要填充的位置。最后，将 slow 所指向的位置及其后面的元素全变成 0 即可。