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C++實現矩陣原地轉置算法

2020-01-26 15:24:38
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來源:轉載
供稿:網友

本文實例描述了C++實現矩陣原地轉置算法,是一個非常經典的算法,相信對于學習C++算法的朋友有很大的幫助。具體如下:

一、問題描述

微軟面試題:將一個MxN的矩陣存儲在一個一維數組中,編程實現矩陣的轉置。

要求:空間復雜度為O(1)

二、思路分析

下面以一個4x2的矩陣A={1,2,3,4,5,6,7,8}進行分析,轉置過程如下圖:

圖中右下角的紅色數字表示在一維數組中的下標。矩陣的轉置其實就是數組中元素的移動,具體的移動過程如下圖:

我們發現,這些移動的元素的下標是一個個環,下標1的元素移動到4,下標4的元素移動到2,下標2的元素移動到1。在編寫程序的時候,我們需要解決兩個問題:第一個是如何判定環是否重復(已處理過);第二個是如何計算當前元素下標的前驅與后繼。

第一個問題:如何判斷環是重復已處理過的?因為我們遍歷整個數組時下標是從小到大的,所以如果是第一次遍歷該環,則第一個下標肯定是這個環中最小的。如果一個環被處理過,那么總能找到一個它的后繼是小于它的。從上圖可以明顯看出來。

第二個問題:如何計算當前元素下標的前驅與后繼?假設轉置前某個元素的數組下標為i,則它所在行列為(i/N, i%N),轉置后所在行列則為(i%N, i/N),可計算轉置后數組下標為(i%N)*M+i/N,此為i的后繼。假設轉置后某個元素的數組下標為i,則它所在行列為(i/M, i%M),則轉置前所在行列為(i%M, i/M),可計算此時下標為(i%M)*N+i/M,此為i的前驅。

三、代碼實現如下:

/*************************************************************************   > File Name: matrix_transpose.cpp   > Author: SongLee  ************************************************************************/ #include<iostream> using namespace std;  /* 后繼 */ int getNext(int i, int m, int n) {   return (i%n)*m + i/n; }  /* 前驅 */ int getPre(int i, int m, int n) {   return (i%m)*n + i/m; }  /* 處理以下標i為起點的環 */ void movedata(int *mtx, int i, int m, int n) {   int temp = mtx[i]; // 暫存   int cur = i;    // 當前下標   int pre = getPre(cur, m, n);   while(pre != i)   {     mtx[cur] = mtx[pre];     cur = pre;     pre = getPre(cur, m, n);   }   mtx[cur] = temp; }  /* 轉置,即循環處理所有環 */ void transpose(int *mtx, int m, int n) {   for(int i=0; i<m*n; ++i)   {     int next = getNext(i, m, n);     while(next > i) // 若存在后繼小于i說明重復       next = getNext(next, m, n);     if(next == i)  // 處理當前環        movedata(mtx, i, m, n);   } }  /* 輸出矩陣 */ void print(int *mtx, int m, int n) {   for(int i=0; i<m*n; ++i)   {     if((i+1)%n == 0)       cout << mtx[i] << "/n";     else       cout << mtx[i] << " ";   } }  /* 測試 */ int main() {   int matrix[4*2] = {1,2,3,4,5,6,7,8};   cout << "Before matrix transposition:" << endl;   print(matrix, 4, 2);   transpose(matrix, 4, 2);   cout << "After matrix transposition:" << endl;   print(matrix, 2, 4);   return 0; } 

運行結果如下圖所示:

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