for i in range(n): if i % 2 == 0: for j in range(i+1): matrix[i-j][j] = num num += 1 else: for j in range(i+1): matrix[j][i-j] = num num += 1
时间: 2024-02-14 09:30:49 浏览: 22
这部分代码是实现填充蛇形矩阵的逻辑。首先,通过循环遍历矩阵的每一行,从第一行开始到最后一行。
在每一行内部,通过判断当前行的索引是否为偶数来确定填充的方向。如果是偶数行,则从左上角向右下角填充数字;如果是奇数行,则从左下角向右上角填充数字。
在每一行的内部循环中,使用`j`作为列的索引。如果是偶数行,通过`matrix[i-j][j]`的方式来访问矩阵的元素,并将其赋值为当前数字`num`。如果是奇数行,通过`matrix[j][i-j]`的方式来访问矩阵的元素,并将其赋值为当前数字`num`。
每填充一个数字后,都将`num`增加1,以便填充下一个数字。
通过这样的方式,循环结束后,矩阵中将被填充满符合蛇形排列规则的数字。
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def snake_matrix(n): matrix = [[0] * n for _ in range(n)] # 创建一个空的 n x n 矩阵 num = 1 # 从1开始填充矩阵 for i in range(n): if i % 2 == 0: for j in range(i+1): matrix[i-j][j] = num num += 1 else: for j in range(i+1): matrix[j][i-j] = num num += 1 return matrix
这是一个函数,名为`snake_matrix`,它接受一个参数`n`,用于确定矩阵的大小为 n x n。函数首先创建一个空的 n x n 矩阵,然后从1开始填充这个矩阵。
接下来,函数使用一个循环来遍历矩阵的每一行。如果当前行的索引是偶数,就从左上角开始向右下角填充数字;如果当前行的索引是奇数,就从左下角开始向右上角填充数字。每填充一个数字,就将`num`增加1。最后,函数返回填充完毕的矩阵。
这个函数实现了一个蛇形矩阵的生成算法,它将数字按照蛇形的方式填充到矩阵中。
def mat_simp(A): n, p = A.shape for i in range(n): for j in range(p): A[i, j] = A[i, j].simplify().expand().simplify() return A def mat(u): n = len(u) M = sp.zeros(n, n) for j in range(n): cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)]) Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u for i in range(n): M[i, j] = Mcj[i] return M def DecompositionQR(A): n, p = A.shape if n != p or A.det() == 0: raise Exception("Les données ne sont pas correctes") AA = A.copy() O = sp.eye(n) for i in range(n): if not AA[i+1:, i].is_zero_matrix: B = AA.copy() for j in range(i): B[j, i] = 0 Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)]) S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm())) O = S@O AA = S@AA return O.transpose(), AA给这段代码写上法语注释
def mat_simp(A):
# Simplifie la matrice A
n, p = A.shape
for i in range(n):
for j in range(p):
A[i, j] = A[i, j].simplify().expand().simplify()
return A
def mat(u):
# Calcule la matrice M correspondant à un vecteur u donné
n = len(u)
M = sp.zeros(n, n)
for j in range(n):
cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)])
Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u
for i in range(n):
M[i, j] = Mcj[i]
return M
def DecompositionQR(A):
# Décompose la matrice A en Q et R
n, p = A.shape
if n != p or A.det() == 0:
raise Exception("Les données ne sont pas correctes")
AA = A.copy()
O = sp.eye(n)
for i in range(n):
if not AA[i+1:, i].is_zero_matrix:
B = AA.copy()
for j in range(i):
B[j, i] = 0
Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)])
S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm()))
O = S@O
AA = S@AA
return O.transpose(), AA
# Les commentaires sont ajoutés en français pour expliquer les fonctions et les variables.