当前位置: 首页 > news >正文

java实现矩阵谱峰搜索算法

矩阵谱峰搜索算法,也称为矩阵谱峰查找算法,是一种用于搜索二维矩阵中谱峰的方法。谱峰是指在矩阵中的一个元素,它比其上下左右四个相邻元素都大或相等。

该算法的基本思想是从矩阵的中间列开始,找到该列中的最大元素,然后判断它是否是谱峰。如果不是谱峰,那么根据它与相邻元素的大小关系,可以确定下一步搜索的方向。具体步骤如下:

  1. 初始化两个指针,分别指向矩阵的第一列和最后一列。
  2. 迭代直到两个指针相遇:
    • 比较两个指针指向的列中的最大元素。
    • 如果最大元素是谱峰,则返回该元素的坐标。
    • 如果最大元素比左侧的元素大,则将指针向左移动一列。
    • 如果最大元素比右侧的元素大,则将指针向右移动一列。

该算法的时间复杂度为O(mlogn),其中m和n分别为矩阵的行数和列数。通过每次将矩阵缩小一半,可以在相对较少的比较次数下找到谱峰。

下面是一个用java实现矩阵谱峰搜索算法的示例代码:

public class MatrixPeakSearch {public static int findPeak(int[][] matrix) {int rows = matrix.length;int cols = matrix[0].length;int startCol = 0;int endCol = cols - 1;while (startCol <= endCol) {int midCol = startCol + (endCol - startCol) / 2;int maxRow = 0;for (int i = 0; i < rows; i++) {if (matrix[i][midCol] > matrix[maxRow][midCol]) {maxRow = i;}}boolean isPeak = true;if (maxRow > 0 && matrix[maxRow - 1][midCol] > matrix[maxRow][midCol]) {isPeak = false;endCol = midCol - 1;} else if (maxRow < rows - 1 && matrix[maxRow + 1][midCol] > matrix[maxRow][midCol]) {isPeak = false;startCol = midCol + 1;}if (isPeak) {return matrix[maxRow][midCol];}}return -1; // 没有找到谱峰}public static void main(String[] args) {int[][] matrix = {{1, 3, 5}, {4, 9, 2}, {7, 6, 8}};int peak = findPeak(matrix);System.out.println("矩阵的谱峰值为:" + peak);}
}

在这个示例中,我们先获取矩阵的行数和列数,然后使用二分搜索来查找矩阵中的谱峰。我们通过迭代计算中间列的最大值,并判断它是否是谱峰。如果最大值的上方或下方存在更大的值,则最大值不是谱峰,我们将搜索范围缩小到上半部分或下半部分。如果最大值没有上方或下方的更大值,那么它就是谱峰,我们将其返回。

在上面的示例中,我们使用一个3x3的矩阵进行测试,输出结果为矩阵的谱峰值。你可以根据需要修改矩阵的大小和元素值来进行测试。

相关文章:

java实现矩阵谱峰搜索算法

矩阵谱峰搜索算法&#xff0c;也称为矩阵谱峰查找算法&#xff0c;是一种用于搜索二维矩阵中谱峰的方法。谱峰是指在矩阵中的一个元素&#xff0c;它比其上下左右四个相邻元素都大或相等。 该算法的基本思想是从矩阵的中间列开始&#xff0c;找到该列中的最大元素&#xff0c;…...

Jenkins的特殊操作定时自动执行任务以及测试报告调优

java -Dhudson.model.DirectoryBrowserSupport.CSP -jar Jenkins.war 测试报告 不美丽 执行上面的代码 重启jenkins 就好了...

【Grafana】Grafana匿名访问以及与LDAP连接

上一篇文章利用Docker快速部署了Grafana用来展示Zabbix得监控数据&#xff0c;但还需要给用户去创建账号允许他们登录后才能看展示得数据&#xff0c;那有什么办法让非管理员更方便得去访问Grafana呢&#xff1f;下面介绍两个比较方便实现的&#xff1a; 在开始设置前&#xff…...

elasticsearch-py 8.x的一些优势

​ 早在 2022 年 2 月,当 Elasticsearch 8.0 发布时,Python 客户端也发布了 8.0 版本。它是对 7.x 客户端的部分重写,并带有许多不错的功能(如下所述),但也带有弃用警告和重大更改。今天,客户端的 7.17 版本仍然相对流行,每月下载量超过 100 万次,占 8.x 下载量的 ~50…...

RK3588平台开发系列讲解(AI 篇)RKNN 数据结构详解

文章目录 一、rknn_sdk_version二、rknn_input_output_num三、rknn_tensor_attr四、rknn_perf_detail五、rknn_perf_run六、rknn_mem_size七、rknn_tensor_mem八、rknn_input九、rknn_output沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 📢本篇章主要讲解 RKNN 相关的数…...

2023版本QT学习记录 -6- UDP通信之UDP接收端

———————UDP接收端——————— &#x1f384;动图演示 &#x1f384;发送端通信步骤思维导图 &#x1f384;添加组件 QT core gui network&#x1f384;添加头文件 #include "qudpsocket.h"&#x1f384;创建接收对象 QUdpSocket *recvsocket;&…...

C预处理 | pragma详解

欢迎关注博主 Mindtechnist 或加入【Linux C/C/Python社区】一起学习和分享Linux、C、C、Python、Matlab&#xff0c;机器人运动控制、多机器人协作&#xff0c;智能优化算法&#xff0c;滤波估计、多传感器信息融合&#xff0c;机器学习&#xff0c;人工智能等相关领域的知识和…...

轻松搭建知识付费小程序:让知识传播更便捷

明理信息科技saas知识付费平台 在当今数字化时代&#xff0c;知识付费已经成为一种趋势&#xff0c;越来越多的人愿意为有价值的知识付费。然而&#xff0c;公共知识付费平台虽然内容丰富&#xff0c;但难以满足个人或企业个性化的需求和品牌打造。同时&#xff0c;开发和维护…...

沉浸式go-cache源码阅读!

大家好&#xff0c;我是豆小匠。 这期来阅读go-cache的源码&#xff0c;了解本地缓存的实现方式&#xff0c;同时掌握一些阅读源码的技巧~ 1. 源码获取 git clone https://github.com/patrickmn/go-cache.git用Goland打开可以看到真正实现功能的也就两个go文件&#xff0c;ca…...

伪协议和反序列化 [ZJCTF 2019]NiZhuanSiWei

打开题目 代码审计 第一层绕过 if(isset($text)&&(file_get_contents($text,r)"welcome to the zjctf")){ echo "<br><h1>".file_get_contents($text,r)."</h1></br>"; 要求我们get传参的text内容必须为w…...

性能优化之资源优化

性能优化之资源优化 资源优化性能关键检测流程。浅析一下基于Unity3D 美术规则约束一、模型层面二、贴图层面三、动画层面四、声音层面&#xff1a;&#xff08;音频通用设置&#xff09;五、UI层面&#xff1a; 题外点&#xff1a;诚然在优化中&#xff0c;美术占比是很重要的…...

ChatGPT免费 | 8个免费使用GPT-4的方法

这篇文章为寻找免费使用GPT-4技术的读者提供了一份实用的指南。 每个推荐的平台都包括了简要的描述和链接&#xff0c;方便读者直接访问。 以下是根据你提供的内容&#xff0c;稍作整理的文章结构&#xff1a; 1. HuggingFace 描述: 提供GPT-4等多种语言模型的平台。 如何使用:…...

解决Qt“报无法定位程序输入点xxx于动态连接库“问题

今天&#xff0c;在使用QtVS2019编译工程时&#xff0c;弹出"无法定位程序输入点xxx于动态链接库"问题&#xff0c;如图(1)所示&#xff1a; 图(1) 报"无法定位程序输入点xxx于动态链接库"问题 出现这种问题的原因有很多&#xff1a; (1) 工程Release/Deb…...

wpf-MVVM绑定时可能出现的内存泄漏问题

文章速览 引言错误示范示例1示例2 坚持记录实属不易&#xff0c;希望友善多金的码友能够随手点一个赞。 共同创建氛围更加良好的开发者社区&#xff01; 谢谢~ 引言 正确结构&#xff1a; Model <——> ViewModel <——> View 但很多时候&#xff0c;很容易出现…...

【飞凌 OK113i-C 全志T113-i开发板】一些有用的常用的命令测试

一些有用的常用的命令测试 一、系统信息查询 可以查询板子的内核信息、CPU处理器信息、环境变量等 二、CPU频率 从上面的系统信息查询到&#xff0c;这是一颗具有两个ARMv7结构A7内核的处理器&#xff0c;主频最高1.2GHz 可以通过命令查看当前支持的频率以及目前所使用主频 …...

基于iOS平台的车牌识别表情识别项目

基于iOS平台的车牌识别&&表情识别项目 简介 ​ 该项目客户端搭载于iOS平台&#xff0c;服务端搭载于阿里云服务器&#xff0c;主要功能是通过拍照或选取相册图片来进行车牌的识别以及人脸表情识别。本文便是对项目整体流程设计思路和具体实现做一个详细介绍。 整体实…...

Matlab仿真2ASK/OOK、2FSK、2PSK、QPSK、4QAM在加性高斯白噪声信道中的误码率与归一化信噪比的关系

本文为学习所用&#xff0c;严禁转载。 本文参考链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/667382398 QPSK代码及高斯白噪声如何产生 https://ww2.mathworks.cn/help/signal/ref/butter.html 滤波器 https://www.python100.com/html/4LEF79KQK398.html 低通滤波器 本实验使用matlab仿…...

九:爬虫-MongoDB基础

MongoDB介绍 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品&#xff0c;是非关系数据库当中功能最丰富&#xff0c;最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散&#xff0c;因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大&#xff0c;其…...

机器学习之实验过程01

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data_path /home/py/Work/labs/data/SD.csv # 请确保您的数据文件路径是正确的 df pd.read_csv(data_path) df.head() # 创建散点图 # 创建散点图 plt.figure(figsize(10, 6)) plt.scatter…...

【【迭代16次的CORDIC算法-verilog实现】】

迭代16次的CORDIC算法-verilog实现 -32位迭代16次verilog代码实现 CORDIC.v module cordic32#(parameter DATA_WIDTH 8d32 , // we set data widthparameter PIPELINE 5d16 // Optimize waveform)(input …...

后进先出(LIFO)详解

LIFO 是 Last In, First Out 的缩写&#xff0c;中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则&#xff0c;类似于一摞盘子或一叠书本&#xff1a; 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;你放进的最后一个盘子&#xff08…...

HTML 语义化

目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案&#xff1a; 语义化标签&#xff1a; <header>&#xff1a;页头<nav>&#xff1a;导航<main>&#xff1a;主要内容<article>&#x…...

【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表

1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...

C语言中提供的第三方库之哈希表实现

一. 简介 前面一篇文章简单学习了C语言中第三方库&#xff08;uthash库&#xff09;提供对哈希表的操作&#xff0c;文章如下&#xff1a; C语言中提供的第三方库uthash常用接口-CSDN博客 本文简单学习一下第三方库 uthash库对哈希表的操作。 二. uthash库哈希表操作示例 u…...

【Linux系统】Linux环境变量:系统配置的隐形指挥官

。# Linux系列 文章目录 前言一、环境变量的概念二、常见的环境变量三、环境变量特点及其相关指令3.1 环境变量的全局性3.2、环境变量的生命周期 四、环境变量的组织方式五、C语言对环境变量的操作5.1 设置环境变量&#xff1a;setenv5.2 删除环境变量:unsetenv5.3 遍历所有环境…...

Kafka主题运维全指南:从基础配置到故障处理

#作者&#xff1a;张桐瑞 文章目录 主题日常管理1. 修改主题分区。2. 修改主题级别参数。3. 变更副本数。4. 修改主题限速。5.主题分区迁移。6. 常见主题错误处理常见错误1&#xff1a;主题删除失败。常见错误2&#xff1a;__consumer_offsets占用太多的磁盘。 主题日常管理 …...

十九、【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建

【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建 前言准备工作第一部分:回顾 Django 内置的 `User` 模型第二部分:设计并创建 `Role` 和 `UserProfile` 模型第三部分:创建 Serializers第四部分:创建 ViewSets第五部分:注册 API 路由第六部分:后端初步测…...

DAY 26 函数专题1

函数定义与参数知识点回顾&#xff1a;1. 函数的定义2. 变量作用域&#xff1a;局部变量和全局变量3. 函数的参数类型&#xff1a;位置参数、默认参数、不定参数4. 传递参数的手段&#xff1a;关键词参数5 题目1&#xff1a;计算圆的面积 任务&#xff1a; 编写一…...