欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

python實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)圈打印矩陣

 更新時(shí)間:2019年03月02日 11:04:49   作者:hotpotbo  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)圈打印矩陣,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了python實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)圈打印矩陣的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下

#! conding:utf-8
__author__ = "hotpot"
__date__ = "2017/10/28 9:40"


def return_edge(matrix, start_col, end_col, start_row, end_row):
  if start_row == end_row:
    return matrix[start_row][start_col:end_col+1]
  elif end_col ==start_col:
    res = []

    for i in range(start_row,end_row+1):
      res.append(matrix[i][end_col])
    return res
  else:
    res2 =[]
    res3 =[]
    res4=[]
    res1 = matrix[start_row][start_col:end_col+1]
    for i in range(start_row+1,end_row+1):
      res2.append(matrix[i][end_col])
    for i in range(end_col-1,start_col-1,-1):
      res3.append(matrix[end_row][i])
    for i in range(end_row-1,start_row,-1):
      res4.append(matrix[i][start_row])
    res1.extend(res2)
    res1.extend(res3)
    res1.extend(res4)
    return res1
def spiralOrder( matrix):
  if matrix:
    row = len(matrix)-1
    col = len(matrix[0])-1
    start_row = 0
    start_col = 0
    end_row = row
    end_col = col
    res =[]
    while start_col<=end_col and start_row <= end_row:
      res.extend(return_edge(matrix,start_col,end_col , start_row ,end_row))
      start_col+=1
      end_col-=1
      start_row+=1
      end_row-=1
    return res
  else:
    return matrix
if __name__ == '__main__':
  matrix = [[0 for i in range(3) ]for j in range(3)]
  num=1
  for m in range(len(matrix)):
    for n in range(len(matrix[0])):
      matrix[m][n]=num
      num+=1

  print(spiralOrder( matrix))

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • python中os和sys模塊的區(qū)別與常用方法總結(jié)

    python中os和sys模塊的區(qū)別與常用方法總結(jié)

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python中os和sys模塊的區(qū)別與常用方法的相關(guān)資料,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧。
    2017-11-11
  • Python實(shí)現(xiàn)查找二叉搜索樹第k大的節(jié)點(diǎn)功能示例

    Python實(shí)現(xiàn)查找二叉搜索樹第k大的節(jié)點(diǎn)功能示例

    這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)查找二叉搜索樹第k大的節(jié)點(diǎn)功能,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python二叉搜索樹的定義、查找、遍歷等相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下
    2019-01-01
  • 8種Python異常檢測(cè)算法總結(jié)

    8種Python異常檢測(cè)算法總結(jié)

    異常檢測(cè)是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)集分布不一致的異常數(shù)據(jù),也被稱為離群點(diǎn)、異常值檢測(cè)等等。本文為大家整理了8個(gè)常見的Python異常檢測(cè)算法,希望對(duì)大家有所幫助
    2023-02-02
  • PyMySQL實(shí)現(xiàn)增刪查改的簡(jiǎn)單使用

    PyMySQL實(shí)現(xiàn)增刪查改的簡(jiǎn)單使用

    這篇文章主要介紹了PyMySQL實(shí)現(xiàn)增刪查改的簡(jiǎn)單使用,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2021-05-05
  • python如何實(shí)現(xiàn)常用的五種排序算法詳解

    python如何實(shí)現(xiàn)常用的五種排序算法詳解

    排序有很多種實(shí)現(xiàn)方法,比如冒泡排序、選擇排序、歸并排序、希爾排序、快速排序、插入排序、堆排序、基數(shù)排序等,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python如何實(shí)現(xiàn)常用的五種排序算法,需要的朋友可以參考下
    2021-08-08
  • 基于python實(shí)現(xiàn)檢索標(biāo)記敏感詞并輸出

    基于python實(shí)現(xiàn)檢索標(biāo)記敏感詞并輸出

    這篇文章主要介紹了基于python實(shí)現(xiàn)檢索敏感詞并輸出,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2020-05-05
  • 使用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸模型操作

    使用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸模型操作

    這篇文章主要介紹了使用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸模型操作,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
    2020-06-06
  • python difflib模塊示例講解

    python difflib模塊示例講解

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python difflib模塊的示例,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2017-09-09
  • python數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及離散化詳解

    python數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及離散化詳解

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及離散化,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2018-02-02
  • TensorFlow實(shí)現(xiàn)MLP多層感知機(jī)模型

    TensorFlow實(shí)現(xiàn)MLP多層感知機(jī)模型

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了TensorFlow實(shí)現(xiàn)MLP多層感知機(jī)模型,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2018-03-03

最新評(píng)論