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在 C++ 中求矩阵的最大值、最小值、平均值

发布于 2024-10-16 20:31:22 字数 90 浏览 1 评论 0原文

如何在 C++ 中找到给定矩阵 (matrix[i][j]) 中的最大值、最小值和平均值。类型为 unsigned long double。

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二货你真萌 2024-10-23 20:31:22

这里没有什么聪明的事情可以做（只是伪代码，因为这闻起来像硬件）：

for each entry in the matrix:
    add the entry to a running sum
    compare the entry to a running min
        if it's smaller, it's the new running min
    compare the entry to a running max
        if it's larger, it's the new running max
average is the sum divided by the number of entries

您可以对该循环进行微优化以提高或降低其效率，但是您无法在算法上做任何事情来提高效率聪明的。无论如何，您都需要查看所有 i*j 条目。

There's nothing clever to be done here (pseudocode only, since this smells like HW):

for each entry in the matrix:
    add the entry to a running sum
    compare the entry to a running min
        if it's smaller, it's the new running min
    compare the entry to a running max
        if it's larger, it's the new running max
average is the sum divided by the number of entries

You can micro-optimize that loop to make it more or less efficient, but there's nothing you can do algorithmically to be more clever. You need to look at all i*j entries no matter what.

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王权女流氓 2024-10-23 20:31:22

也许是这样的：

最大值：

int maximum = 0;
for(int x=0; x<width; ++x)
  for(int y=0; y<height; ++y)
    maximum = std::max(matrix[x][y], maximum);

最小值：

int minimum = 0;
for(int x=0; x<width; ++x)
  for(int y=0; y<height; ++y)
    minimum = std::min(matrix[x][y], minimum);

平均：

int avarage = 0;
for(int x=0; x<width; ++x)
  for(int y=0; y<height; ++y)
    avarge += matrix[x][y];
avarge /= width*height;

Maybe this:

Maximum:

int maximum = 0;
for(int x=0; x<width; ++x)
  for(int y=0; y<height; ++y)
    maximum = std::max(matrix[x][y], maximum);

Minimum:

int minimum = 0;
for(int x=0; x<width; ++x)
  for(int y=0; y<height; ++y)
    minimum = std::min(matrix[x][y], minimum);

Avarage:

int avarage = 0;
for(int x=0; x<width; ++x)
  for(int y=0; y<height; ++y)
    avarge += matrix[x][y];
avarge /= width*height;

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萌辣 2024-10-23 20:31:22

假设矩阵是一个实际的 C++ 二维数组，您可以使用标准算法吗？

未经测试的代码：

long double mean = std::accumulate(matrix[0], matrix[0] + i*j, 0.0) / (i*j);
long double matrix_min = std::min_element(matrix[0], matrix[0] + i*j);
long double matrix_max = std::max_element(matrix[0], matrix[0] + i*j);

请注意，这会对矩阵进行额外的传递，以便清楚地了解它在做什么。

如果它是另一种容器类型，例如向量的向量，那么您必须在每一行上运行算法并获取每一行的最大值。

Assuming matrix is an actual C++ two-dimensional array could you use standard algorithms.

Untested code:

long double mean = std::accumulate(matrix[0], matrix[0] + i*j, 0.0) / (i*j);
long double matrix_min = std::min_element(matrix[0], matrix[0] + i*j);
long double matrix_max = std::max_element(matrix[0], matrix[0] + i*j);

Do note that this does extra passes over the matrix at the benefit of being clear what it's doing.

If it's another container type like a vector of vectors then you'd have to run the algorithms on each row and take the max of each row.

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