搜索二维矩阵 一、题目背景二、题目描述示例 1：示例 2：约束条件： 三、解题思路分析1. **错误思路回顾**2. **Z字形查找算法**算法步骤： 3. **算法优势** 四、代码实现代码说明： 五、测试用例测试用例 1：测试用例 2：测试用例 3： 六、总结 一、题目背景 在LeetCode上，有一道经典的二维矩阵搜索问题——“搜索二维矩阵 II”。题目要求在一个具有特定性质的二维矩阵中查找目...

秩（Rank）的定义 秩的计算 初等行变换法（最常用）行列式法（仅适用于方阵） 满秩的分类方阵的满秩非方阵的满秩几何意义应用场景判断方法 矩阵的特征值 定义求解特征值 特征方程步骤 关键性质 迹与行列式相似矩阵对称矩阵复数特征值 特征值与奇异值的区别 迹（Trace） 定义与计算核心性质几何意义应用场景示例说明 计算迹与特征值的关系相似变换下迹不变 转置（Transpose） 矩阵转置的定义矩阵转置...

矩阵加法 数学意义 线性空间的封闭性线性变换的叠加矩阵分解与表示 实际应用 数据聚合与统计图像处理与计算机视觉物理学与工程学动态系统与优化经济学与运筹学信号处理与通信游戏开发与计算机图形学环境科学与地理信息矩阵加法的关键特点 矩阵减法 数学意义线性空间封闭性 线性变换的逆操作矩阵分解与差异分析 实际应用场景 数据分析与差异检测图像处理与计算机视觉物理学与工程学机器学习与优化金融与经济建模控制系统与信...

P1005 [NOIP 2007 提高组] 矩阵取数游戏 题解 题意 给定一个 n × m n\times m n×m 的矩阵，可以进行 m m m 次取数，每次只能取走每一行的第一个数或最后一个数。设第 i i i 次取出的数是 b 1 b_1 b1​， b 2 b_2 b2​， ⋯ \cdots ⋯， b n b_n bn​，则第 i i i 次取数的得分是 ∑ j = 1 n b j × 2 ...

🍔 目录 🚩 题目链接⛲ 题目描述🌟 求解思路&实现代码&运行结果⚡ 二分🥦 求解思路🥦 实现代码🥦 运行结果 💬 共勉 🚩 题目链接 378. 有序矩阵中第 K 小的元素 ⛲ 题目描述 给你一个 n x n 矩阵 matrix ，其中每行和每列元素均按升序排序，找到矩阵中第 k 小的元素。 请注意，它是 排序后 的第 k 小元素，而不是第 k 个 不同 的元素。 你必须找到一个内存复杂度优于 O(...

矩阵最长递增路径问题 题目描述数据范围：进阶要求：示例示例 1示例 2 题解思路算法步骤：代码实现代码解释复杂度分析总结 题目描述 给定一个 n 行 m 列的矩阵 matrix，矩阵内所有数均为非负整数。你需要在矩阵中找到一条最长路径，使得这条路径上的元素是递增的。并输出这条最长路径的长度。 该路径必须满足以下条件： 对于每个单元格，你可以往上、下、左、右四个方向移动。不能在对角线方向上移动或移动到...

量， v \mathbf{v} v 是一个非零向量。如果满足以下方程： A v = λ v A\mathbf{v} = \lambda\mathbf{v} Av=λv 则称 λ \lambda λ 为矩阵 A A A 的一个 特征值（Eigenvalue），而 v \mathbf{v} v 称为对应于 特征值 λ \lambda λ 的特征向量（Eigenvector）。 行列式 ∣ A − λ I ...

矩阵乘法 矩阵乘法是线性代数中的一个基本运算。假设我们有两个矩阵 A \mathbf{A} A 和 B \mathbf{B} B，矩阵 A \mathbf{A} A 的维度是 m × n m \times n m×n，矩阵 B \mathbf{B} B 的维度是 n × p n \times p n×p，那么矩阵 A \mathbf{A} A 和 B \mathbf{B} B 的乘积 C \math...

​ i 1 , ⋯   , i n i_1,\cdots,i_n i1​,⋯,in​ 是 1 , ⋯   , n 1,\cdots,n 1,⋯,n 的排列. 参数 x (Tensor)：输入一个或批量矩阵。x 的形状应为 [*, M, M]，其中 * 为零或更大的批次维度，数据类型支持 float32、float64。 返回 Tensor，输出矩阵的行列式值 Shape 为 [*] 。 多个方阵的行列...

文章目录 摄像机/观察空间/视图变换LookAt矩阵移动相机（处理键盘输入）移动速度欧拉角移动视角（处理鼠标输入）缩放场景（处理滚轮输入）Camera类 摄像机/观察空间/视图变换 在上一节变换中，我们讨论过观察空间中如何使用View矩阵移动场景。 从世界空间(World Space)到观察空间(View Space)的变换，就是视图变换(View Transformation)，实际上是在对摄像机...