按照对角线和对角线的平行线来扫

按照对角线和对角线的平行线来扫描一个二维数组，是一种常见的数组遍历方法，也称为“斜线遍历”或“蛇形遍历”。

具体的实现方法是，我们从矩阵的左上角开始，按照对角线方向（从左上到右下）依次遍历每条对角线，对于每条对角线上的元素，按照对角线的平行线（从右上到左下）依次访问。

这个遍历方式可以用两个循环来实现。外层循环枚举每条对角线，内层循环按照对角线的平行线遍历每个元素。具体的实现可以参考下面的代码：

int m = matrix.size();
int n = matrix[0].size();
for (int d = 0; d < m + n - 1; d++) { // 枚举对角线
    int i = max(0, d - n + 1);
    int j = min(d, m - 1);
    while (i <= j) { // 遍历对角线上的元素
        // 访问 matrix[i][d-i]
        i++;
    }
}

其中，变量`d`表示当前对角线的编号，它的范围是从0到`m+n-2`。变量`i`和`j`表示当前对角线上的元素的行和列，它们的初始值分别为对角线的起点和终点。在内层循环中，我们按照对角线的平行线遍历每个元素，访问`matrix[i][d-i]`即可。

这种遍历方式的时间复杂度是O(mn)，与普通的行优先或列优先遍历方式相同。但是，它的访问顺序与数组的布局相关，可能会对缓存命中率产生影响。因此，在实际应用中，要根据具体情况选择合适的遍历方式。

相关问题

已知四边形顶点坐标如何求对角线交点坐标？

要求四边形对角线的交点坐标，可以按照以下步骤进行计算：

1. 假设四边形的顶点坐标为 A(x1, y1), B(x2, y2), C(x3, y3), D(x4, y4)。

2. 首先计算对角线 AC 的斜率 k1：
k1 = (y3 - y1) / (x3 - x1)

3. 然后计算对角线 BD 的斜率 k2：
k2 = (y4 - y2) / (x4 - x2)

4. 如果斜率 k1 和 k2 相等，则四边形是一个平行四边形，无交点。

5. 如果斜率 k1 和 k2 不相等，则可以通过以下公式计算交点的横坐标 x：
x = (y2 - y1 - k2 * x2 + k1 * x1) / (k1 - k2)

6. 将横坐标 x 带入任意一条对角线的方程（例如方程 AC）中，可以得到交点的纵坐标 y：
y = y1 + k1 * (x - x1)

7. 最后得到对角线交点的坐标为 (x, y)。

请注意，以上方法仅适用于四边形不是平行四边形的情况。如果四边形是平行四边形，那么对角线不会相交，因此没有交点坐标。

Haar的矩形特征、线性特征和对角线特征分别是什么意思

Haar特征是计算机视觉领域中常用的一种特征，用于图像的检测和识别。Haar特征是在图像的不同区域进行像素值的差分计算，然后根据计算结果得到一系列的特征值。

Haar特征分为三种类型：矩形特征、线性特征和对角线特征。

矩形特征是指以矩形区域内像素值的加权和作为特征值，其中矩形可以是水平或垂直方向的。常见的矩形特征包括两个矩形、三个矩形和四个矩形特征。

线性特征是指以两个平行的线段的像素值差的加权和作为特征值，其中线段可以是水平或垂直方向的。常见的线性特征包括两个线段和三个线段特征。

对角线特征是指以两个对角线的像素值差的加权和作为特征值，其中对角线可以是从左上到右下或从右上到左下的方向。常见的对角线特征包括两个对角线和三个对角线特征。

这些不同类型的Haar特征可以用于检测不同形状和大小的物体，例如人脸、汽车等。