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CCF-CSP第34次认证第二题——矩阵重塑(其二)【需反复思考学习!!!】

第34次认证第二题——矩阵重塑(其二)

官网题目链接

时间限制: 1.0 秒

空间限制: 512 MiB

相关文件: 题目目录(样例文件)

题目背景

矩阵转置操作是将矩阵的行和列交换的过程。在转置过程中,原矩阵 𝐴A 的元素 𝑎𝑖𝑗aij​ 会移动到转置后的矩阵 𝐴𝑇AT 的 𝑎𝑗𝑖aji​ 的位置。这意味着 𝐴A 的第 𝑖i 行第 𝑗j 列的元素在 𝐴𝑇AT 中成为了第 𝑗j 行第 𝑖i 列的元素。

例如,有矩阵 𝐴A 如下:

𝐴=[𝑎𝑏𝑐𝑑𝑒𝑓]A=[ad​be​cf​]

它的转置矩阵 𝐴𝑇AT 会是:

𝐴𝑇=[𝑎𝑑𝑏𝑒𝑐𝑓]AT=​abc​def​​

矩阵转置在线性代数中是一个基本操作,广泛应用于各种数学和工程领域。

题目描述

给定 𝑛×𝑚n×m 的矩阵 𝑀M,试编写程序支持以下查询和操作:

  1. 重塑操作 𝑝p、𝑞q:将当前矩阵重塑为 𝑝×𝑞p×q 的形状(重塑的具体定义见上一题);

  2. 转置操作:将当前矩阵转置;

  3. 元素查询 𝑖i、𝑗j:查询当前矩阵第 𝑖i 行 𝑗j 列的元素(0≤𝑖<𝑛0≤i<n 且 0≤𝑗<𝑚0≤j<m)。

依次给出 𝑡t 个上述查询或操作,计算其中每个查询的结果。

输入格式

从标准输入读入数据。

输入共 𝑛+𝑡+1n+t+1 行。

输入的第一行包含三个正整数 𝑛n、𝑚m 和 𝑡t。

接下来依次输入初始矩阵 𝑀M 的第 00 到第 𝑛−1n−1 行,每行包含 𝑚m 个整数,按列下标从 00 到 𝑚−1m−1 的顺序依次给出。

接下来输入 𝑡t 行,每行包含形如 op a b 的三个整数,依次给出每个查询或操作。具体输入格式如下:

  • 重塑操作:1 p q

  • 转置操作:2 0 0

  • 元素查询:3 i j

输出格式

输出到标准输出。

每个查询操作输出一行,仅包含一个整数表示查询结果。

样例1输入

3 2 3
1 2
3 4
5 6
3 0 1
1 2 3
3 1 2

样例1输出

2
6

样例2输入

3 2 5
1 2
3 4
5 6
3 1 0
2 0 0
3 1 0
1 3 2
3 1 0

样例2输出

3
2
5

初始矩阵: [123456]​135​246​​, (1,0)(1,0) 位置元素为 33;

转置后: [135246][12​34​56​], (1,0)(1,0) 位置元素为 22;

重塑后: [135246]​154​326​​, (1,0)(1,0) 位置元素为 55。

子任务

8080 的测试数据满足:

  • 𝑡≤100t≤100;

全部的测试数据满足:

  • 𝑡≤105t≤105 且其中转置操作的次数不超过 100100;

  • 𝑛n、𝑚m 和所有重塑操作中的 𝑝p、𝑞q 均为正整数且 𝑛×𝑚=𝑝×𝑞≤104n×m=p×q≤104;

  • 输入矩阵中每个元素的绝对值不超过 10001000。

提示

  • 对于 𝑛×𝑚n×m 的矩阵,虽然转置和重塑操作都可以将矩阵形态变为 𝑚×𝑛m×n,但这两种操作通常会导致不同的结果。

  • 评测环境仅提供各语言的标准库,特别地,不提供任何线性代数库(如 numpypytorch 等)。

语言和编译选项

#名称编译器额外参数代码长度限制
0g++g++-O2 -DONLINE_JUDGE65536 B
1gccgcc-O2 -DONLINE_JUDGE65536 B
2javajavac65536 B
3python3python365536 B

参考题解

原始版本(可仅看优化版本)

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;vector<vector<int> > reshape(const vector<vector<int> >& array, int newN, int newM) {int n = array.size();int m = array[0].size();vector<vector<int> > result(newN, vector<int>(newM));int index = 0;for(int i = 0; i < n; i++) {for(int j = 0; j < m; j++) {result[index / newM][index % newM] = array[i][j]; //!!!!!!重点,学会这种方法,/列数为行标,%列数为列标! index++;}}return result; 
}//转置 
vector<vector<int> > transpose(const vector<vector<int> >& array) {int n = array.size();int m = array[0].size();vector<vector<int> > result(m, vector<int>(n));for(int i = 0; i < n; i++) {for(int j = 0; j < m; j++) {result[j][i] = array[i][j];}}return result;
}int main() {int n, m, t;cin >> n >> m >> t;vector<vector<int> > array(n, vector<int>(m));for(int i = 0; i < n; i++) {for(int j = 0; j < m; j++) {cin >> array[i][j];}}int op = 0;for(int i = 0; i < t; i++) {cin >> op;switch (op) {case 1: {int nn, mm;cin >> nn >> mm;array = reshape(array, nn, mm);break;}case 2: {int ignore;cin >> ignore >> ignore;array = transpose(array);break;}case 3: {int x, y;cin >> x >> y;cout << array[x][y] << endl;break;}}}return 0;
}

    改进思路

    1.  首先需要考虑时间问题,题目给出的时间限制是1秒,而t可以达到1e5次操作,这意味着如果每次操作都直接修改矩阵的话,时间复杂度可能会很高,尤其是转置操作,如果每次转置都实际交换元素的位置,那转置次数较多的话可能会超时。考虑用某种方式记录转置的状态,而不是每次实际转置。—— 问题的关键在于如何高效地维护矩阵的当前形态,而无需每次都物理上重塑或转置矩阵(不过子任务中提到 ”转置操作的次数不超过 100“ ,也许是已经考虑了这个问题?模拟系统没开咱也不知道这个代码能不能拿满分,这里只是探讨一下优化思路

    2. 逆向思维:不主动改变矩阵形态——修改矩阵次数过多会提高时间复杂度(见3)根据操作逆向求对应原始坐标的位置

    3. 赋值、算术运算(加减乘除):O(1)矩阵存储:使用std::vector<std::vector<int>>存储矩阵,初始化一个大小为n x m的矩阵耗时约为O(n*m),因为每个元素都需要被初始化;矩阵转置:对于一个n x m的矩阵进行转置操作,通常需要遍历整个矩阵,因此时间复杂度为O(n*m)。

    4. 可能的思路是:维护一个一维数组data【矩阵的行优先存储方式】,存储所有元素,初始时按行优先顺序填充。然后,每次转置操作会切换一个转置标志,并交换当前的行列数。重塑操作则改变当前的行列数为p和q。当需要查询元素(i,j)时,根据当前是否转置,以及当前的行列数,计算出该元素在data数组中的位置。

    5. 但是,重塑操作后的数据是按行填充的,而转置会影响数据的排列顺序。因此,如果在转置后进行重塑,可能需要调整处理方式。这种情况下,仅仅使用一个标志位可能不够,因为重塑后的数据布局依赖于当前的实际存储顺序。例如,假设原矩阵是2x3,转置后变为3x2,数据存储顺序改变。此时如果重塑为6x1,转置后的重塑应该按照转置后的数据顺序来填充,而不是原顺序。因此,转置操作必须实际改变数据的存储方式,否则重塑后的数据顺序会错误。——简而言之,重塑操作只调整当前的行列数,不改变数据,因为数据是按行存储的。转置操作则重新生成数据数组,并交换行列数。查询操作根据当前的行列数计算索引

    6. 具体来说:对于重塑操作,设置rows和cols为p和q;对于转置操作,生成新的data数组;新的data数组的大小是 rows*cols = cols*rows。

    7. 需要注意,输入可能较大,所以需要使用快速的输入方法。例如,可以用scanf代替cin,或者关闭同步。

    8. 在转置操作中,考虑使用vector的swap方法,这样可以避免不必要的拷贝,只需交换内部指针,效率更高。

    优化后的代码

    #include <cstdio>
    #include <vector>using namespace std;int main () {int n, m, t;scanf("%d%d%d", &n, &m, &t);//按行优先存储矩阵元素vector<int> data(n * m); //预分配空间,避免 push_back 的潜在扩容开销for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {scanf("%d", &data[i * m + j]);//对于一维二维的转换i*m+j要熟悉 }} int current_rows = n; //当前矩阵的行数int current_cols = m; //当前矩阵的列数while (t--) { //像这种到0结束的直接用while更简便,不要用for循环int op, a, b;scanf("%d%d%d", &op, &a, &b);if (op == 1) {//重塑仅改变形状,数据顺序不变current_rows = a;current_cols = b; } else if (op == 2) {//转置vector<int> transposed_data;transposed_data.reserve(current_rows * current_cols); //预分配内存(reserve())减少动态扩容开销//转置:按新行顺序遍历旧列(对转置的本质要熟悉)for (int col = 0; col < current_cols; col++) { //col为外层循环,即按列存数据,先存第一列,也就实现了转置 for (int row = 0; row < current_rows; row++) {transposed_data.push_back(data[row * current_cols + col]); }} //交换新旧数据(使用 vector::swap() 实现 O(1) 时间的数据交换)data.swap(transposed_data);//行列数交换(使用 swap() 函数代替临时变量交换行列数)swap(current_rows, current_cols); } else if (op == 3) {//直接计算行优先索引printf("%d\n", data[a * current_cols + b]); }} return 0;
    }

    输入输出优化知识点

    输入注意事项:
    1. 地址传递scanf 需要变量的地址(&符号)

    2. 缓冲区问题:混合使用 cin 和 scanf 可能导致读取错位

    3. 格式匹配:必须严格匹配格式字符串与实际数据类型

    小结

    这道题可以反复思考学习,对我来说还是有很多有价值的内容的,之后有时间可以按这个思路优化一下33-1的矩阵重塑(其一)

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    发布 不能直接把bin/Debug部署到生产环境的服务器上&#xff0c;性能低。应该创建网站的发布版&#xff0c;用【发布】功能。两种部署模式&#xff1a;“框架依赖”和“独立”。独立模式选择目标操作系统和CPU类型。Windows、Linux、iOS&#xff1b;关于龙芯。 网站的运行 在…...

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    题目&#xff1a;古典问题&#xff1a;有一对兔子&#xff0c;从出生后第3个月起每个月都生一对兔子&#xff0c;小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子&#xff0c;假如兔子都不死&#xff0c;问每个月的兔子总数为多少&#xff1f; 题目&#xff1a;判断101-200之间有多少…...

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