当前位置: 首页 > news >正文

统计有序矩阵中的负数

统计有序矩阵中的负数

描述

给你一个 m * n 的矩阵 grid,矩阵中的元素无论是按行还是按列,都以非递增顺序排列。

请你统计并返回 grid负数 的数目

示例 1:
输入:grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]
输出:8
解释:矩阵中共有 8 个负数。示例 2:
输入:grid = [[3,2],[1,0]]
输出:0示例 3:
输入:grid = [[1,-1],[-1,-1]]
输出:3示例 4:
输入:grid = [[-1]]
输出:1

代码

最简单的就是暴力破解,但是这个因为有序,所以当我们找到是负数的时候,直接后面可以不判断了

class Solution(object):def countNegatives(self, grid):count = 0for i in range(len(grid)):for j in range(len(grid[0])):if grid[i][j] < 0:count += len(grid[0]) - jbreakreturn count

当然因为是不递增的,我们还可以想到使用二分查找法,时间复杂度是 O(logn)

class Solution(object):def getIndex(self, line):lineLen = len(line)left = 0right = lineLen - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if line[mid] < 0 and ((mid != 0 and line[mid -1] >= 0) or (mid == 0)):return lineLen - midelif line[mid] < 0:right = mid -1else:left = mid + 1return 0def countNegatives(self, grid):count = 0for i in range(len(grid)):        count += self.getIndex(grid[i])return count

相关文章:

统计有序矩阵中的负数

统计有序矩阵中的负数 描述 给你一个 m * n 的矩阵 grid&#xff0c;矩阵中的元素无论是按行还是按列&#xff0c;都以非递增顺序排列。 请你统计并返回 grid 中 负数 的数目 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;grid [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]…...

【6】Word:海名公司文秘❗

目录 题目 List.docx Word.docx List.docx和Word.docx 题目 List.docx 选中1/4全角空格复制→选中全部文本→开始→替换&#xff1a;粘贴将1/4全角空格 替换成 空格选中全部文本→插入→表格→将文本转化成表格→勾选和布局→自动调整→勾选 选中第一列&#xff0c;单机右键…...

c语言 --- 字符串

创建字符串 1. 使用字符数组创建字符串 #include <stdio.h>int main() {char str[20] "Hello, world!";str[0] h; // 修改字符串的第一个字符printf("%s\n", str); // 输出&#xff1a;hello, world!return 0; }解释&#xff1a; 数组大小 20 表…...

LeetCode 热题 100_二叉树的最近公共祖先(49_236_中等_C++)(二叉树;深度优先搜索)

LeetCode 热题 100_二叉树的最近公共祖先&#xff08;49_236&#xff09; 题目描述&#xff1a;输入输出样例&#xff1a;题解&#xff1a;解题思路&#xff1a;思路一&#xff08;深度优先搜索&#xff09;&#xff1a; 代码实现代码实现&#xff08;思路一&#xff08;深度优…...

(三)c#中const、static、readonly的区别

在 C# 中&#xff0c;const、static 和 readonly 都是用来定义不可变的值&#xff0c;但它们有一些关键的区别。让我们详细比较一下这三者的用途和特点&#xff1a; 1. const&#xff08;常量&#xff09; 编译时常量&#xff1a;const 用于声明常量&#xff0c;其值必须在编…...

人工智能任务19-基于BERT、ELMO模型对诈骗信息文本进行识别与应用

大家好&#xff0c;我是微学AI&#xff0c;今天给大家介绍一下人工智能任务19-基于BERT、ELMO模型对诈骗信息文本进行识别与应用。近日&#xff0c;演员王星因接到一份看似来自知名公司的拍戏邀约&#xff0c;被骗至泰国并最终被带到缅甸。这一事件迅速引发了社会的广泛关注。该…...

【C++】函数(下)

1、函数的常见样式 常见的函数样式有四种&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;无参数无返回值 &#xff08;2&#xff09;有参数无返回值 &#xff08;3&#xff09;无参数有返回值 &#xff08;4&#xff09;有参数有返回值 &#xff08;1&#xff09;无参数无返回值 示例…...

一个使用 Golang 编写的新一代网络爬虫框架,支持JS动态内容爬取

大家好&#xff0c;今天给大家分享一个由ProjectDiscovery组织开发的开源“下一代爬虫框架”Katana&#xff0c;旨在提供高效、灵活且功能丰富的网络爬取体验&#xff0c;适用于各种自动化管道和数据收集任务。 项目介绍 Katana 是 ProjectDiscovery 精心打造的命令行界面&…...

深入探讨 Vue.js 的动态组件渲染与性能优化

Vue.js 作为一款前端领域中备受欢迎的渐进式框架&#xff0c;以其简单优雅的 API 和灵活性受到开发者的喜爱。在开发复杂应用时&#xff0c;动态组件渲染是一项极其重要的技术&#xff0c;它能够在页面中动态地加载或切换组件&#xff0c;从而显著提升应用的灵活性与用户体验。…...

vulnhub靶场【IA系列】之Tornado

前言 靶机&#xff1a;IA-Tornado&#xff0c;IP地址为192.168.10.11 攻击&#xff1a;kali&#xff0c;IP地址为192.168.10.2 都采用虚拟机&#xff0c;网卡为桥接模式 本文所用靶场、kali镜像以及相关工具&#xff0c;我放置在网盘中&#xff0c;可以复制后面链接查看 htt…...

简要认识JAVAWeb技术三剑客:HTMLCSSJavaScript

目录 一、web标准二、什么是HTML三、什么是CSS四、什么是JavaScript 黑马JAVAWeb飞书在线讲义地址&#xff1a; https://heuqqdmbyk.feishu.cn/wiki/LYVswfK4eigRIhkW0pvcqgH9nWd 一、web标准 Web标准也称网页标准&#xff0c;由一系列的标准组成&#xff0c;大部分由W3C&…...

C# 修改项目类型 应用程序程序改类库

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github&#xff1a;codetoys&#xff0c;所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C的&#xff0c;可以在任何平台上使用。 源码指引&#xff1a;github源…...

卡通风格渲染

1、卡通风格渲染是什么 卡通风格渲染&#xff08;Cartoon Shading&#xff09;&#xff0c;也称为非真实感渲染&#xff08;NPR&#xff09;或卡通渲染&#xff08;Toon Shading&#xff09; 主要目的是使3D模型看起来更像手绘的二维卡通或漫画风格&#xff0c;而不是逼真写实…...

ubuntu各分区的用途

在 Ubuntu 中&#xff0c;分区是将硬盘划分为多个逻辑部分的过程&#xff0c;每个分区可以用于不同的用途。合理分区可以提高系统性能、数据安全性和管理效率。以下是 Ubuntu 中常见分区及其用途的详细说明&#xff1a; 1. 根分区 (/) 用途&#xff1a;存放操作系统核心文件、…...

理解STC15F2K60S2单片机的最小电路

一、STC15F2K60S2与51单片机的区别 STC15F2K60S2和51单片机虽然都基于8051内核&#xff0c;但在多个方面存在显著区别&#xff1a; 1. CPU性能&#xff1a; - STC15F2K60S2&#xff1a;采用增强型8051 CPU&#xff0c;1T单时钟/机器周期&#xff0c;速度比普通8051快8-12倍…...

Docker官网安装

1.官网 官方文档 https://www.docker.com/ Docker Hub官网 镜像 https://hub.docker.com/ 2.Docker 的三要素 1、镜像 2、容器 3、仓库 小总结 3.Docker 平台架构图 &#xff08;架构版本&#xff09; 4.安装Docker CentOS | Docker Docs 1.确定你是CentOS7及以上版本 …...

成功案例分享 — 芯科科技助力涂鸦智能打造Matter over Thread模块,简化Matter设备开发

芯科科技&#xff08;Silicon Labs&#xff09;的愿景之一是让开发者每天都能够更轻松地开发无线物联网&#xff08;IoT&#xff09;。特别是在拥有相同愿景的合作伙伴的帮助下&#xff0c;我们每天都在取得进步。但是要想弥合知识水平和物联网开发之间的差距仍会面临一定的挑战…...

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用-以ENSO预测为例讲解

1. 背景与目标 ENSO&#xff08;El Nio-Southern Oscillation&#xff09;是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一&#xff0c;对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来&#xff0c;深度学习技术在气象领域…...

【Rust自学】12.6. 使用TDD(测试驱动开发)开发库功能

12.6.0. 写在正文之前 第12章要做一个实例的项目——一个命令行程序。这个程序是一个grep(Global Regular Expression Print)&#xff0c;是一个全局正则搜索和输出的工具。它的功能是在指定的文件中搜索出指定的文字。 这个项目分为这么几步&#xff1a; 接收命令行参数读取…...

贪心算法汇总

1.贪心算法 贪心的本质是选择每一阶段的局部最优&#xff0c;从而达到全局最优。 如何能看出局部最优是否能推出整体最优 靠自己手动模拟&#xff0c;如果模拟可行&#xff0c;就可以试一试贪心策略&#xff0c;如果不可行&#xff0c;可能需要动态规划。 如何验证可不可以…...

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO&#xff1a;支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题&#xff1a;MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者&#xff1a;Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

在现代工业自动化领域&#xff0c;MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步&#xff0c;这两种通讯协议也正在被逐步融合&#xff0c;形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试&#xff0c;通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小&#xff0c;增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间&#xff08;秒&…...

图表类系列各种样式PPT模版分享

图标图表系列PPT模版&#xff0c;柱状图PPT模版&#xff0c;线状图PPT模版&#xff0c;折线图PPT模版&#xff0c;饼状图PPT模版&#xff0c;雷达图PPT模版&#xff0c;树状图PPT模版 图表类系列各种样式PPT模版分享&#xff1a;图表系列PPT模板https://pan.quark.cn/s/20d40aa…...

什么是Ansible Jinja2

理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具&#xff0c;可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板&#xff0c;允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板&#xff0c;并通…...

基于Java Swing的电子通讯录设计与实现:附系统托盘功能代码详解

JAVASQL电子通讯录带系统托盘 一、系统概述 本电子通讯录系统采用Java Swing开发桌面应用&#xff0c;结合SQLite数据库实现联系人管理功能&#xff0c;并集成系统托盘功能提升用户体验。系统支持联系人的增删改查、分组管理、搜索过滤等功能&#xff0c;同时可以最小化到系统…...

Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)

引言 在人工智能飞速发展的今天&#xff0c;大语言模型&#xff08;Large Language Models, LLMs&#xff09;已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成&#xff0c;LLM 的应用场景不断扩展&#xff0c;深刻改变了我们的工作和生活方式。然而&#xff0c;理解这些模型的内部…...

libfmt: 现代C++的格式化工具库介绍与酷炫功能

libfmt: 现代C的格式化工具库介绍与酷炫功能 libfmt 是一个开源的C格式化库&#xff0c;提供了高效、安全的文本格式化功能&#xff0c;是C20中引入的std::format的基础实现。它比传统的printf和iostream更安全、更灵活、性能更好。 基本介绍 主要特点 类型安全&#xff1a…...

阿里云Ubuntu 22.04 64位搭建Flask流程(亲测)

cd /home 进入home盘 安装虚拟环境&#xff1a; 1、安装virtualenv pip install virtualenv 2.创建新的虚拟环境&#xff1a; virtualenv myenv 3、激活虚拟环境&#xff08;激活环境可以在当前环境下安装包&#xff09; source myenv/bin/activate 此时&#xff0c;终端…...

人工智能 - 在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型

在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型。这些平台各有侧重&#xff0c;适用场景差异显著。下面我将从核心功能定位、典型应用场景、真实体验痛点、选型决策关键点进行拆解&#xff0c;并提供具体场景下的推荐方案。 一、核心功能定位速览 平台核心定位技术栈亮…...