`

java算法----斜角矩阵的实现

    博客分类:
  • java
 
阅读更多
package com.zhenlvwang.interview;

/**
 * 实现N*N的矩阵,使得其数据为
 * 1 3 6
 * 2 5
 * 4
 * @author yangjianzhou
 *
 */
public class Problem3 {

	public static void main(String[] args) {
		Problem3 p = new Problem3();
		int [][] xx =p.createMatrix(10);
		for(int i=0;i<xx.length;i++){
			for(int j=0;j<xx[i].length;j++){
				System.out.print(xx[i][j]+"  ");
			}
			System.out.println();
		}
	}
	
	public int[][] createMatrix(int N){
		
		int[][] xx = new int[N][N];
		for(int i=0;i<N;i++){
			for(int j=0;j<N;j++){
				if(i==0&&j==0){
					xx[i][j]=1;
				}else if(j==0){
					xx[i][j] = xx[i-1][j]+i; 
				}else if(i+j<N){
					xx[i][j] = xx[i][j-1]+j+1+i;
				}else{
					xx[i][j] = 0;
				}
			}
		}
		for(int i=N-1;i>=0;i--){
			for(int j=N-1;j>=0;j--){
				if(i==N-1&&j==N-1){
					xx[i][j] = N*N;
				}else if(j==N-1){
					xx[i][j] = xx[i+1][j]-(N-i-1);
				}else if(i+j>=N){
					xx[i][j] = xx[i][j+1]-2*N+i+j+1;
				}
			}
		}
		return xx;
	}
}



1  3  6  10  15  21  28  36  45  55  
2  5  9  14  20  27  35  44  54  64  
4  8  13  19  26  34  43  53  63  72  
7  12  18  25  33  42  52  62  71  79  
11  17  24  32  41  51  61  70  78  85  
16  23  31  40  50  60  69  77  84  90  
22  30  39  49  59  68  76  83  89  94  
29  38  48  58  67  75  82  88  93  97  
37  47  57  66  74  81  87  92  96  99  
46  56  65  73  80  86  91  95  98  100  
分享到:
评论

相关推荐

    详解Java实现的k-means聚类算法

    Java实现的k-means聚类算法详解 k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于对数据进行聚类分析。该算法的主要思想是将相似的数据点聚类到一起,形成不同的簇。Java语言是实现k-means聚类算法的不二之选。 ...

    基于java的开发源码-最短路径算法实现 k-shortest-paths.zip

    基于java的开发源码-最短路径算法实现 k-shortest-paths.zip 基于java的开发源码-最短路径算法实现 k-shortest-paths.zip 基于java的开发源码-最短路径算法实现 k-shortest-paths.zip 基于java的开发源码-最短路径...

    G-S算法 java实现

    里面的Gs.java是算法文件。另外一个带图形界面的swing类文件可以忽略不看。 算法的输入是两个矩阵data_man 和data_woman。 data\1 里面的数据对应了男士优先的gs算法,2对应了女士优先的算法。 其中矩阵的输入代表了...

    Java实现的求逆矩阵算法示例

    Java实现的求逆矩阵算法示例 本文主要介绍了Java实现的求逆矩阵算法,涉及java基于数组的矩阵遍历与运算相关操作技巧。下面将详细介绍该算法的实现细节。 矩阵逆矩阵算法 矩阵逆矩阵算法是线性代数中的一种重要...

    基于Java技术实现的Romberg算法--高次积分的算法实现

    高等函数中积分算法的程序实现--是数值分析技术中的一项重要技术,本文运用java技术,根据Romberg算法的核心思想,求得函数3^x*x^1.4*(5*x+7)*sinx^2在定义域[1,3]上的积分值,从而实现对该算法程序实现的讲解

    算法 - Java-所有算法均用 Java 实现

    算法 - Java Build Discord chat Gitpod ready-to-code Open in Gitpod 您可以运行和编辑算法,或者只需单击一下即可使用 Gitpod.io(免费的在线开发环境)为算法做出贡献。 算法: 我们的目录包含完整的应用程序...

    矩阵算法-卷1-基本分解-经典教材

    《矩阵算法-卷1-基本分解》是一本深入探讨矩阵计算的经典教材,它涵盖了矩阵算法的基础理论和实际应用。在数学、计算机科学以及工程领域,矩阵算法是解决线性方程组、特征值问题、系统动力学分析等众多问题的核心...

    几个推荐算法的java实现

    本项目提供了一些推荐算法的Java实现,包括slopeone、SVD(奇异值分解)以及基于物品邻接的SVD(ItemNeighborSVD)。下面我们将详细探讨这些算法及其在Java中的实现。 1. **slopeone**: - Slope One是一种简单的...

    [Java算法练习]-矩阵对角之和.java

    [Java算法练习]-矩阵对角之和.java

    聚类算法-使用Matlab+Python实现从头实现聚类算法-项目源码-优质项目分享.zip

    在这个名为“聚类算法-使用Matlab+Python实现从头实现聚类算法-项目源码-优质项目分享.zip”的压缩包文件中,包含了使用Matlab和Python两种编程语言实现聚类算法的源代码。聚类算法是数据挖掘中的一个重要部分,主要...

    java实现国密算法gm-java-main.zip

    java实现国密算法gm-java-main.zip

    算法-矩阵转置(信息学奥赛一本通-T1126)(包含源程序).rar

    《算法-矩阵转置(信息学奥赛一本通-T1126)》是一本针对信息学竞赛的指导书籍,其中包含了关于矩阵转置的重要知识和源程序。矩阵转置是线性代数中的基本概念,对于理解算法和解决实际问题具有重要意义。在这里,...

    javacv-platform-1.3-bin.zip

    除此之外,JavaCV还包含了Face_recognition库,这是一个基于Eigenfaces和Fisherfaces的人脸识别算法实现。在1.3版本中,你可以利用这些算法进行人脸检测、对齐和识别,为开发人脸识别应用提供支持。 在JavaCV 1.3的...

    道格拉斯-普克抽稀算法,java 实现

    道格拉斯-普克抽稀算法,java 实现

    java 各类算法实现代码

    Java算法实现代码主要涵盖了许多计算机科学中的核心算法,这些算法是编程基础,也是解决复杂问题的关键工具。在Java中实现这些算法,可以帮助开发者更好地理解和应用它们。以下将详细阐述一些常见的Java算法及其重要...

    java K-mean算法

    在这个场景中,我们看到一个用Java实现的K-means算法,用于对20个数据点进行分类,经过两次迭代得到最终结果。 K-means算法的核心步骤如下: 1. **初始化簇中心**:随机选择K个数据点作为初始的簇中心,这可以是...

    银行家算法-java语言

    银行家算法-java语言

    实战应用Java算法分析与设计-3图的概念以及图的邻接矩阵类实现

    通过本课程的学习,学员可以掌握以下技术点:线性结构与顺序表、单向链表、循环链表、栈的基本概念、链式堆栈、中缀表达式、队列、链式队列、串、MyString、Brute-Force算法、MySet类实现、矩阵类、递归算法、哈夫曼...

    java实现的矩阵转换算法—适合java入门

    Java实现时,可以使用库如Apache Commons Math,它提供了计算逆矩阵的功能。 5. **示例代码结构**: 一个简单的Java项目可能包含以下部分: - `Matrix`类:封装矩阵的基本操作,如初始化、加法、乘法、转置等。 ...

    java节假日算法-基于Java代码实现判断春节、端午节、中秋节等法定节假日的方法

    java节假日算法-基于Java代码实现判断春节、端午节、中秋节等法定节假日的方法

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics