遍历删除List中符合条件的元素主要有以下几种方法： 普通for循环 2.增强for循环 foreach 3.迭代器iterator 4.removeIf 和 方法引用 (一行代码搞定) 其中使用普通for...所以推荐使用迭代器iterator，或者JDK1.8以上使用lambda表达式进行List的遍历删除元素操作。...以下是上述几种方法的具体分析： 普通for循环 /** * 普通for循环遍历删除元素 */ List students = this.getStudents();...增强for循环 foreach /** * 增强for循环遍历删除元素 */ List students = this.getStudents(); for (...: students) { if (stu.getId() == 2) students.remove(stu); } 使用foreach遍历循环删除符合条件的元素
除此之外的情况，使用 for 循环，状态转移当前状态左右邻居值的异或结果，其中左邻居指的是高位，右邻居指的是低位，是一种大端格式。...，左右邻居矩阵分别是原矩阵右移或者左移并补零得到，十分简练。...为了让事情变得更加有趣，这个16x16 矩阵的边界进行循环处理，回卷到对边，打个比方，上边界的上一行为下边界，左边界的左一列为右边界。 ?...在编写 Verilog 代码时，可以对这几种情况分别确立边界。...三段式状态机虽然代码会长一些，但能够更方便地修改，并更清晰地表达状态机的跳变与输出规则。 使用参数来表示每个状态。 // Give state names and assignments.
遍历当前顶点的所有邻居： 如果某个邻居尚未被访问，则将其加入队列，并标记为已访问。 结束条件： 当队列为空时，遍历结束。...访问标记的作用： 防止重复访问顶点，避免死循环。例如，在无向图中，访问 A 时会发现 B，然后访问 B 时会发现 A，没有标记的话会导致无限循环。...适用图的存储结构： 邻接表：遍历顶点的邻居时高效。 邻接矩阵：需要遍历整行寻找邻居，效率稍低。...遍历所有顶点需要 O(V) ，遍历每个顶点的所有邻居需要 O(E) 。 对于邻接矩阵表示的图： 时间复杂度： O(V^2) ，因为需要检查矩阵中的每个元素。...每条边最多被遍历一次。 邻接矩阵表示： O(V^2) ，因为需要检查矩阵中的每一项。
矩阵置零（ medium）给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。...图片思路:用两个变量标记第一行和第一列是否有0，接着循环一遍矩阵，如果遇见0，将和这个网格相同的第一行和第一列的元素标记成0，在循环矩阵，如果当前网格对应的第一行和第一列是0，则将这个单元格置为0。...螺旋矩阵 （medium）给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照 顺时针螺旋顺序 ，返回矩阵中的所有元素。...图是网络结构的抽象模型，是一组由边连接的节点图可以辨识任何二元关系 比如路、航班图的表示方法邻接矩阵邻接表图片图片思路:有限状态机，遍历字符串，不断转换状态，看最后的状态是是否是有效状态复杂度：时间复杂度...太平洋大西洋水流问题（ medium）有一个 m × n 的矩形岛屿，与 太平洋 和 大西洋 相邻。 “太平洋” 处于大陆的左边界和上边界，而 “大西洋” 处于大陆的右边界和下边界。
逻辑与边界处理：面试官通过二分查找问题可以考察候选人对边界条件、循环终止、溢出问题的细致处理能力。...循环条件： while (left 边界小于右边界，就继续进行二分查找。直到左边界和右边界重合时，退出循环。...3.4 补充（可看可不看） 3.4.1 暴力解法 暴力解法步骤 遍历数组： 从数组的第二个元素到倒数第二个元素，逐一检查每个元素是否大于其左右邻居。...遍历过程： 中间元素的检查：遍历数组中的每个元素（除了第一个和最后一个），检查其是否比左右邻居都大。 边界元素的检查：首先检查数组的第一个和最后一个元素，看它们是否大于其唯一相邻元素。...以下是四种常见的解法，包括哈希、位运算、等差求和公式等。 5.4.1 哈希解法 哈希解法是通过使用哈希集合来记录已经出现过的元素。我们可以遍历数组并查找缺失的元素。
四、如果将输入的图用邻接矩阵来表示，并修改算法来应对此种形式的输入，请问BFS的运行时间将是多少？如果要写代码，请用go语言。...遍历顶点：每个顶点至多被访问和检查一次，因此这部分需要O(V)时间。 3. 检查邻接顶点：对于每个顶点，需要遍历其所有可能的邻接顶点（即邻接矩阵的一行或一列）。...这是因为对于每个节点，我们可能需要检查邻接矩阵中的一行，这行有V个元素。...对于使用邻接矩阵表示的图，假设有N个节点，则邻接矩阵为NxN大小。 在BFS中，我们需要遍历所有节点和它们的邻居。对于每个节点，我们需要检查其所有的邻居，并将未访问过的邻居添加到队列中。...在邻接矩阵表示中，对于每个节点，BFS需要检查矩阵中与该节点对应的所有可能的边。如果矩阵是无向图的表示，那么对于每个节点，我们需要检查 ( n ) 个元素（因为矩阵是对称的）。
# 类别标签向量的每行元素和数据矩阵中的行一一对应 # 通过shaphe得到dataMatIn的m和n，最后，可以构建一个alpha列矩阵，矩阵中的元素都初始化为0 # 并建立一个iter变量，改变了存储的则是在没有任何...alpha改变的情况下遍历数据集的次数 # 当改变了达到输入值maxIter时，函数结束运行并推出 # 每次循环当中，将alphaPairsChanged先设为为0，然后再对整个集合顺序遍历。...# 并在可能时对其进行优化处理 # 如果有任意一对alpha值发生改变，那么会返回1 # 第二个for循环遍历所有的非边界alpha值，也就是不在边界0或C上的值 def smoP(dataMatIn...， # 在径向基核函数的情况下，在for循环中对于矩阵的每个元素计算搞死函数的值 # 在for循环结束之后，我们将计算过程应用到整个向量上去。...# 在numpy矩阵中，除法符号意味着对矩阵元素展开计算而不像在matlab中一样计算矩阵的逆 def kernelTrans(X,A,kTup): m,n=shape(X) K=mat
，外层循环控制轮数，内层循环遍历当前轮次需要比较的元素。...当遍历到待插入的元素时，我们将其与已排序的元素进行比较，直到找到合适的位置插入。具体操作可以通过不断地将元素往前移动，为待插入元素腾出位置，最后将待插入元素放入正确的位置。...它通过将待插入的元素与已排序的元素进行比较，并逐步将较大的元素后移，为待插入元素腾出位置，最后将待插入元素放入正确的位置。...深度优先搜索的思想可以概括为以下几点： 从起始节点开始，访问该节点，并标记为已访问。 沿着一个未访问的邻居节点继续深入访问，直到不能再深入为止。 回溯到上一个节点，继续访问其未访问的邻居节点。...重复步骤2和步骤3，直到找到目标元素或者左边界大于右边界。 如果循环结束后仍未找到目标元素，说明目标元素不存在于数组中，返回-1。
你可以把整个矩阵当成一个图，矩阵里面的每个位置上的元素当成是图上的节点，然后每个节点的邻居就是其相邻的上下左右的位置，我们遍历矩阵其实就是遍历图，在遍历的过程中会有一些临时的状态，也就是子问题的答案，我们记录这些答案...，比如上边界的点只能从左边这一个方向过来，左边界的点只能从上边这一个方向过来，它们的不同路径个数其实就只有 1，提前处理就好。...题目描述 在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。...首先一个正方形是由四个顶点构成的，如果说我们在矩阵中随机找四个点，然后判断该四个点组成的是不是正方形，如果是正方形，然后看组成正方形的每个位置的元素是不是都是 ‘1’，这种方式也是可行的，但是比较暴力，...问题拆解 我们可以思考，如果我们从左到右，然后从上到下遍历矩阵，假设我们遍历到的当前位置是正方形的右下方的点，那其实我们可以看之前我们遍历过的点有没有可能和当前点组成符合条件的正方形，除了这个点以外，无非是要找另外三个点
比如还是刚才那幅图： 用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下： 邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...如果用代码的形式来表现，邻接表和邻接矩阵大概长这样： // 邻接矩阵 // graph[x] 存储 x 的所有邻居节点 List[] graph; // 邻接矩阵 // matrix...比如说我想判断节点1是否和节点3相邻，我要去邻接表里1对应的邻居列表里查找3是否存在。但对于邻接矩阵就简单了，只要看看matrix[1][3]就知道了，效率高。...如果用代码的形式来表现，大概长这样： // 邻接矩阵 // graph[x] 存储 x 的所有邻居节点以及对应的权重 List[] graph; // 邻接矩阵 // matrix[x]...因为回溯算法关注的不是节点，而是树枝，不信你看 回溯算法核心套路 里面的图。 显然，对于这里「图」的遍历，我们应该把onPath的操作放到 for 循环外面，否则会漏掉记录起始点的遍历。
使用双层循环遍历矩阵的每一个元素，以每个元素为起点，调用 dfs 函数进行深度优先搜索。...首先检查边界条件，包括位置 (i, j) 是否越界以及当前位置的字符是否与目标字符匹配。如果不满足条件，返回 false。...简而言之，这段代码通过从矩阵的每个点出发，尝试所有可能的路径来查找目标单词。它巧妙地利用了递归和回溯，逐步深入，一旦发现当前路径不可行，就回退，尝试其他可能，直到找到一条正确的路径或确定无解。...关于 DFS ，我都会给算法训练营的同学举一个例子： 想象一下，你在一个迷宫里寻找一条路，这条路上的指示牌顺序排列能告诉你如何从起点到达终点。你需要走遍每一个岔口，尝试每条路，直到找到正确的路径。...这段代码，就是在用程序的方式，帮你在字符组成的迷宫中，找到拼出目标单词的那条路。
给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照 顺时针螺旋顺序 ，返回矩阵中的所有元素。...矩阵中的每个元素都要被访问一次。...(matrix[t][i]) // 同时将上边界+1，并判断当上边界超出下边界，则跳出循环 if(++t > b) break // 从上至下，遍历最后一列...//同时将下边界-1 并判断是否超出上边界，超出跳出循环 if(--b < t) break // 从左至右，遍历最左边一列 for(let i = b;...i >= t;i--) res.push(matrix[i][l]) // 同时将左边界+1，并判断是否超出右边界，超出则跳出循环 if(++l > r ) break
解决方法： 检查数组边界：在访问数组元素时，始终确保索引在有效范围内。...循环遍历数组时的错误 在循环遍历数组时，常见的错误包括循环条件设置错误，或使用错误的索引变量。 解决方法： 正确设置循环边界：确保循环边界条件正确，避免数组越界。...A1: 通过异常堆栈跟踪信息，找到抛出异常的具体代码行号，然后检查该行代码中的数组索引及其上下文条件，确保索引合法。 Q2: 为什么会访问负索引？...小结 ArrayIndexOutOfBoundsException 是一种常见但容易避免的错误，通过正确的边界检查和索引验证，开发者可以显著减少此类异常的发生。...表格总结 问题类型 触发原因 解决方法 访问负索引 索引值为负数 确保索引非负 超出数组长度 索引值超出数组最大长度 检查数组边界 循环遍历错误 循环条件或索引错误 正确设置循环边界 动态数组长度变化
接下来是LDA部分的代码。首先定义了两个空的矩阵Sb和Sw，分别表示类间散度矩阵和类内散度矩阵。然后，通过循环遍历每个人的图像，计算出每个人图像的均值向量，并计算出类间散度矩阵Sb。...同时，将每个人图像的均值向量存储在meanPerson中。接下来，计算类内散度矩阵Sw，循环遍历每个图像，计算出每个图像与其对应人的均值向量之差，并计算出类内散度矩阵Sw。...然后，通过循环遍历特征维度，从1到8逐渐增加。在每个循环中，选取特征向量矩阵egienvectors中的前dimension列，表示选择了部分特征向量用于重建。...通过以上的循环和绘图操作，代码可以展示在不同的特征维度下，对原始人脸图像的重建效果。随着特征维度的增加，重建图像将逐渐接近源图像，并展示出更多的细节和结构信息。...然后，定义了变量error用于记录分类错误的样本数量。通过计算测试数据的数量和训练数据的数量，进行两个嵌套循环遍历测试数据。在每个测试样本中，计算与所有训练样本之间的欧式距离，并对距离进行排序。
作者在整个分割聚类的流程中使用了 邻居的 BFS 搜索，极大的加快了聚类分割的速度，伪代码如下： 图3 Range Image Label 遍历Rang Map 上所有点(Line 1–8) 遍历方式是逐行遍历...，如果是噪声点，则不执行双层for循环的余下代码，相当于过滤掉这些噪声点。...= neighborIterator.end(); ++iter) 是以给定的形参点 [row, col] 为中心，进行上下左右四邻居遍历。 2.1 提供有效的邻居点 // 2.1....= 0) continue; 遍历上下左右的邻居点，有可能出现以下情况：1. 纵轴坐标越界，则跳过该点；2. 横轴坐标越界，则调整横轴坐标，因为range map 的左右边界是相连的；3....如果大于角度阈值，则表示所遍历的邻居点与所选取的点是同类点云，标记此邻居点为 labelCount，并填充到 allPushedIndX/Y 中。 直到所构建的队列为空为止。
通过在新的结构中增加边的信息，现在我们可以直接从边知道下一个该搜索的面片是什么面片，在这里每个面显然只被一条边所属，所以搜索的伪代码变为下面这样： TrianglesOfVertex(v) { # 对于围绕的顶点...那么最简单的优化空间方法就是取出所有前向指针让翼边变为单向的，但是这样处理又会让搜索过程变得困难。而且翼边结构还有一个我们前面邻居三角结构中就遇到的问题，循环中有额外的判断存在。...然而有些时候场景中的多边形是相互循环交叉的，我们无法仅依靠其位置来正确绘制，BSP树的想法就是将这些多边形进行切割来保证位置判断能正确进行，而且通过树结构将这些多边形组织起来加速整个场景的绘制。...图形学中使用的数组常常过大而无法被完整放入缓存中，加上图形学常常需要处理矩阵的行列相邻元素而非连续元素，因此如果直接用语言内置的多维数组会使得矩阵操作执行效率低下。...为了优化这个问题，我们可以人工把矩阵分块并自己设置缓冲数组，在计算之前将所需的块顺序读入缓冲数组中，然后将之后的操作都映射到这个缓冲数组上，计算完成后再顺序写回原矩阵。
“太平洋”处于大陆的左边界和上边界，而“大西洋”处于大陆的右边界和下边界。 规定水流只能按照上、下、左、右四个方向流动，且只能从高到低或者在同等高度上流动。...Solution 2 回溯法 方法1 和方法3 都是采用回溯法 ，但是思路不一样 方法1 是从每个元素 寻找到顶点，重复计算部分无法重复利用 方法2 和顶点 太平洋，大西洋连同的元素，重复计算部分 可以重复利用...拦路虎： 当自己没有思路，陷入困局时候，我做的事情是把问题描述出来， 因为什么原因，导致你无法写出代码，思路中断。...衡量标准：自己描述问题是否清楚 如何统计矩阵中流向 太平洋 的坐标，以前方式 从（0，0）到（m，n）？ 如何统计矩阵中流向 大西洋 的坐标，以前方式 从（0，0）到（m，n）？？...正确思路 总体思路还是回溯，我们对能够流入太平洋的（第一行和第一列）开始进行上下左右探测。 同样我们对能够流入大西洋的（最后一行和最后一列）开始进行上下左右探测。 最后将探测结果进行合并即可。
DFS一般我们可以用递归实现，如果采用邻接矩阵，伪代码如下： Visited[] = {FALSE,FALSE,...FASLE} Visited[x] = TRUE For i = 1...N...而每一次DFS执行中都要i循环从1到N遍历一遍。...Visited[i] DFS(i) 因为g[x]中直接保存了与x相连的顶点编号，所以循环For i in g[x]:中直接i就是x的邻居顶点。...第19到第25行是在读入边集数据，并保存在邻接表里。这里读入边的时候需要注意一些细节 一是重边的问题，也就是输入数据会不会有一条边出现了1次以上。...重边在某些情况下是需要特殊处理的，比如去掉重边只保留一条。在这道题中重边不会影响程序的正确性，所以我们没有去重 二是自环的问题，也就是输入数据会不会有u=v这样数据。
给「代码随想录」一个星标吧！ ❝一进循环深似海，从此offer是路人 ❞ 题目59.螺旋矩阵II 给定一个正整数 n，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。...大家还记得我们在这篇文章数组：每次遇到二分法，都是一看就会，一写就废中讲解了二分法，提到如果要写出正确的二分法一定要坚持「循环不变量原则」。 而求解本题依然是要坚持循环不变量原则。...可以发现这里的边界条件非常多，在一个循环中，如此多的边界条件，如果不按照固定规则来遍历，那就是「一进循环深似海，从此offer是路人」。...这里每一种颜色，代表一条边，我们遍历的长度，可以看出每一个拐角处的处理规则，拐角处让给新的一条边来继续画。 这也是坚持了每条边左闭右开的原则。 一些同学做这道题目之所以一直写不好，代码越写越乱。...代码如下，已经详细注释了每一步的目的，可以看出while循环里判断的情况是很多的，代码里处理的原则也是统一的左闭右开。
结束条件是什么 程序语言：dfs遍历结束。访问能访问的路径。...因此需要一个visited标记，走过路径不需要 （螺旋矩阵）需要回溯，换个方向（邻居/子节点） 这里根本矩阵结构，完全是输入坐标，只跟坐标有关系。不需要获取矩阵元素值。...这是理想情况，假如你不退出就要全部遍历 程序语言：1 dfs 每次都都2个,4个选择，最终全部遍历整个元素。升级tree遍历 每个元素和其他节点关系是2个关系，整个节点组合起来，是可以完成遍历的。...2 螺旋矩阵 每个点移动方向 不一样，在非递归遍历 需要全局遍历dirction来标记， 在dfs中缺没有使用。随便尝试的 a -b 有方向的，隐藏了一个概念， a 遍历过不需要访问。...var ( visited [][]bool //元素第二次遍历需要回溯,防止重复遍历。
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