矩阵

酒店客房管理系统搭建 信息系统的生命周期：系统规划，系统分析，系统设计，系统实施以及系统维护。 酒店客房管理系统的目的：后台管理员实现对客房以及客房类型的增删改查操作，前台员工可以实现办理客户入住等操作，而对于顾客可以实现网上预约，取消预约等操作。 系统规划 信息系统规划时对组织总的信息系统目标、战略、信息系统资源和开发工作的一种综合性计划。一个科学有效的信息系统规划往往决定了信息系统在整系统周期中的发展方向、规模和发展进程。 系统规划的阶段：信息系统战略规划、组织业务流程规划、系统总体结构规划 项目实施与资源分配规划、系统的可行性研究。 系统规划的常用方法是：企业系统规划法（BSP），关键成功因素法（CSF） 本文所讲述的BSP，其结果是用过程/数据矩阵（U/C矩阵）来表达过程和数据的关系。 酒店客房管理系统的U/C矩阵如下所示。 来源： CSDN 作者： 爱拆电脑的小白 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44144122/article/details/104144344

1.Introduction 在上一节，已经引入了矩阵A和我们要面临的第一个问题Ax=b。 2.高斯消元法 2.1计算方法 假设Ax=b是下面的形式 [ 1 2 1 3 8 1 0 4 1 ] [ x y z ] = [ 2 12 22 ] (2.1) \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 3 & 8 & 1 \\ 0 &4 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2 \\ 12 \\ 22 \end{bmatrix} \tag{2.1} ⎣ ⎡ ​ 1 3 0 ​ 2 8 4 ​ 1 1 1 ​ ⎦ ⎤ ​ ⎣ ⎡ ​ x y z ​ ⎦ ⎤ ​ = ⎣ ⎡ ​ 2 1 2 2 2 ​ ⎦ ⎤ ​ ( 2 . 1 ) 通过行之间的相减，或者互换，化成阶梯形式(echelon form)，这里引入了 增 广 矩 阵 \color{red}{增广矩阵} 增 广 矩 阵 [ 1 2 1 ∣ 2 3 8 1 ∣ 12 0 4 1 ∣ 22 ] → [ 1 2 1 ∣ 2 0 2 − 2 ∣ 6 0 0 5 ∣ 10 ] (2.2) \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 & | & 2 \\ 3 & 8 & 1 & | & 12 \\ 0

题目描述 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 二分查找 解法一：暴力搜索 class Solution { public : bool Find ( int target , vector < vector < int > > array ) { int rowcount = array . size ( ) ; int colcount = array [ 0 ] . size ( ) ; if ( rowcount == 0 || colcount == 0 ) return false ; for ( int i = 0 ; i < rowcount ; i ++ ) { for ( int j = 0 ; j < colcount ; j ++ ) { if ( array [ i ] [ j ] == target ) return true ; } } return false ; } } ; 暴力搜索第一个版本的 O ( n 2 ) O(n^{2}) O ( n 2 ) ，在第二个版本中同样借助暴力搜索我们可以将时间复杂度缩减为 O ( n ) O(n) O ( n ) : class Solution {

问题描述 　　有一个n个结点m条边的有向图，请输出他的关联矩阵。 输入格式 　　第一行两个整数n、m，表示图中结点和边的数目。n<=100,m<=1000。 　　接下来m行，每行两个整数a、b，表示图中有(a,b)边。 　　注意图中可能含有重边，但不会有自环。 输出格式 　　输出该图的关联矩阵，注意请勿改变边和结点的顺序。 样例输入 5 9 1 2 3 1 1 5 2 5 2 3 2 3 3 2 4 3 5 4 样例输出 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 1 1 1 -1 0 0 0 1 0 0 -1 -1 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 -1 -1 0 0 0 0 1 题意：输入一个 有向图 ，然后求此图的关联矩阵，即用数组来表示线段，线段是一列一列看的，比如（1，2）线段，第一列即为1 -1 0 0 0，箭头用-1表示，箭尾用1表示。 代码： #include <iostream> #include<algorithm> using namespace std; int main(int argc, char** argv) { int n,m,a,b,index=0; cin>>n>>m; int arr[n][m]; fill(arr[0],arr[0]+n*m,0); for(int i=0;i<m;i++){ scanf("

题目要求 ： 输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下4 X 4矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10。 解题思路： 1 .定义四个变量left、top、right、butt来规定矩形的左、上、右、下边界。 2 .打印第一圈的数据，当一圈数据打印结束后，四个变量分别前进后退一位，继续打印下一层。 注意 ： a . 在从右向左打印的时候，考虑到矩形有可能是类似下图这种情况： 当打印最后一圈时，各自前进后退后，top和butt就会相等。此时如果继续从右向左打印就会造成 重复打印 。因此在从右向左打印的操作前，需要 加上一个条件（top！=butt） 来保证不会发生重复打印。 b . 在从下向上的时候，也考虑到矩形有类似以下情况： 当打印最后一圈时，各自前进后退后，left和right就会相等。因为前面已经从上向下打印过了，此时如果又从下向上打印就会造成 重复打印 。因此在从下向上打印的操作前，需要 加上一个条件（left！=right） 来保证不会发生重复打印。 总代码： 顺时针打印矩阵 来源： CSDN 作者： CR7lmz 链接： https://blog.csdn.net/CR7lmz/article

模块：矩阵键盘 数码管 （CD107D）键盘 功能：从左至右，从上至下。依次代表 0~F 按下相应的按键，数码管显示对应的数字 矩阵扫描新方法（简单） #include <STC15F2K60S2.H> #define uchar unsigned char #define uint unsigned int sbit R1 = P3^0; sbit R2 = P3^1; sbit R3 = P3^2; sbit R4 = P3^3; sbit C1 = P4^4; sbit C2 = P4^2; sbit C3 = P3^5; sbit C4 = P3^4; uchar num; uint code SMG_duanma[] = //数码管段选表 0~F {0xc0 ,0xf9,0xa4,0xb0,0x99,0x92,0x82,0xf8,0x80,0x90,0x88,0x83,0xc6,0xa1,0x86,0x8e}; void HC138init (uchar n) { switch(n) { case 4: P2 = (P2&0x1f)|0x80; break; case 5: P2 = (P2&0x1f)|0xa0; break; case 6: P2 = (P2&0x1f)|0xc0; break; case 7: P2 = (P2&0x1f)|0xe0; break;

前言 参考书： 齐敏《模式识别导论》 参考： 论坛 附上截图： 代码 close all; clear all; clc; m=4; n=2; X=randn(m,n); %产生一个m*n的随机项矩阵，这里用4*2矩阵，数据量较小 Y=pdist(X); % 计算 X 中各对行向量的相互距离，得到的Y为行向量 %Y %进行查看 y=squareform(Y) %转换为方阵更易于观察 y % z=linkage(y) %dendrogram(z) Z=linkage(Y); %产生层次聚类树 dendrogram(Z) %可视化层次聚类树 Z %Z是一个(m-1)*3的矩阵,Z数组的前两列是索引下标列，最后一列是距离列 效果图如下： 其中，横坐标为index，纵坐标为距离。比如，图中2号和4号的距离为1.0228。 打印出来的： 分析： 对于上面图中的y，其元素表示的是距离。比如第一行中，第一行第一列的0表示1号到1号的距离，第一行第二列的2.7916可以表示1号到2号的距离，第一行第三列的1.5193是1号到3号的距离，以此类推。 根据层次聚类的原理，按照输出数据y算一下。先要找出y中非0的最小值。在矩阵y中是1.0228，位于第四行第二列，表示2号和4号的距离。因此先要将2号和4号合并起来归为一类，标记为（m+1）号，即5号。之后 更新1、3、5号之间的距离 ，1

欢迎查看我的博客： https://Mr00wang.github.io 学习笔记 算法与数据结构之稀疏数组 稀疏数组 一、介绍 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组,也可以理解为压缩数组。 稀疏数组的处理方法： 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值。 把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 二、实例 使用稀疏数组，来保留类似前面的二维数组（棋盘、地图等等） 把稀疏数组存盘，并且可以从新恢复原来的二维数组数 整体思路分析： 首先需要将二维数组转换为稀疏数组，然后再将稀疏数组写入到磁盘文件中 通过磁盘文件读取稀疏数组，然后再转换为原来数组 二维数组转稀疏数组的思路： 遍历原始的二维数组，得到有效数据的个数sum 根据sum就可以创建稀疏数组 spareArray = int [sum+1] [3] 将二维数组的有效数据存入到稀疏数组 稀疏数组转原始数组的思路： 先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二位数组，比如上面的array = int [11] [11] 在读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组即可 三、代码实现 public class SparseArray { public static void main ( String [ ] args ) { /

原文地址 问题描述 　　给定一个N阶矩阵A，输出A的M次幂（M是非负整数） 　　例如： 　　A = 　　1 2 　　3 4 　　A的2次幂 　　7 10 　　15 22 　　 输入格式 　　第一行是一个正整数N、M（1<=N<=30, 0<=M<=5），表示矩阵A的阶数和要求的幂数 　　接下来N行，每行N个绝对值不超过10的非负整数，描述矩阵A的值 输出格式 　　输出共N行，每行N个整数，表示A的M次幂所对应的矩阵。相邻的数之间用一个空格隔开 　　 样例输入 2 2 1 2 3 4 样例输出 7 10 15 22 # include <iostream> using namespace std ; int main ( ) { int N , M , a [ 30 ] [ 30 ] , b [ 30 ] [ 30 ] , c [ 30 ] [ 30 ] ; // 输入a: c=0 c=b*a b=c c=0 b为最终结果 cin >> N >> M ; for ( int i = 0 ; i < N ; i ++ ) { // 输入a矩阵元素 for ( int j = 0 ; j < N ; j ++ ) { cin >> a [ i ] [ j ] ; b [ i ] [ j ] = a [ i ] [ j ] ; c [ i ] [ j ] = 0 ; } } if ( M

一、正交矩阵 　定义：Orthogonal Matrix (必为方阵) 如果$A^TA=AA^T=I$，则$n$阶实矩阵$A$称为正交矩阵 　性质： 　　1）$A^T$是正交矩阵 　　2）$A$的各行是单位向量且两两正交 　　3）$A$的各列是单位向量且两两正交 　　4）|A|=1或-1 　 举例： 二、标准正交矩阵的优势 　 1）求解投影矩阵 　　 在 投影矩阵章节 我们已经知道投影矩阵为： $P=A\left(A^{T} A\right)^{-1} A^{T}$ 　　当矩阵A为标准正交矩阵Q时 ，由于正交矩阵与其转置的乘积为单位矩阵，则上式可以转化为： $P=QQ^{T}$ 　　这样就将投影矩阵简单化了。 　 2）求解$Ax=b$ 　　 在 投影矩阵章节 我们已经知道： $\hat{x}=\left(A^{T} A\right)^{-1} A^{T} b$ 　　 当矩阵A为标准正交矩阵Q时 ，由于正交矩阵与其转置的乘积为单位矩阵，则上式可以转化为： $\hat{x}=Q^{T} b$ 三、Gram-Schmidt正交化 　 1） 二维情况 　　 假设原来的矩阵为[a,b]，a，b为 线性无关的二维向量 ，下面我们通过Gram-Schmidt正交化获得 标准正交矩阵 　　假设正交化后的矩阵为Q=[A,B]，我们可以令$A=a$，$B$垂直于$A$，根据我们 在 前面所讲的投影