一、矩阵类矩阵是工程设计中经常使用的数学工具。 矩阵的运算主要有矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等。 矩阵用两维数组处理最为方便。 二维数组存储结构。 实现：import java.util.Random;
//自定义矩阵类
public class MyMartrix {
//矩阵数组
int martrix[][];
//随机对象
Ran
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2023-09-19 08:27:35
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矩阵定义数学上，一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列使用Aij来获取矩阵中第i行j列的数据向量的定义向量就是n行1列的特殊矩阵由于向量仅仅只有1行，那么通过一个变量i来指定获取第i行的数据，很容易理解。矩阵运算矩阵加法矩阵的加法，要求两个矩阵或者是多个矩阵，要求所有的矩阵的列和行都是一样的，例如都是3X2的矩阵，或者是5x8矩阵。矩阵的加法就是将对应位置的数值相加即可。矩阵的乘法矩
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2024-08-12 15:19:54
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矩阵的乘法运算：这里有矩阵A,和矩阵B,求出他们的乘法运算的结果：C=AB矩阵C的第一个元素C[0][0]是，矩阵A的第一行A[0][*]的每一个元素和矩阵B第一列B[*][0]的每一个对应元素的乘积，然后再对这些乘积累加求和，这个求和的结果就是矩阵C第一个元素的值.即  
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2023-09-01 10:59:53
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## 如何实现 Java 矩阵算法推荐
在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Java 实现一个矩阵算法推荐系统。矩阵推荐算法通常用于处理用户-物品关系，尤其在推荐系统中，如电影推荐、商品推荐等。为了帮助你更好地理解这一过程，我们将通过明确的步骤，并附上代码及注释进行讲解。
### 整体流程
下面表格展示了实现 Java 矩阵算法推荐的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 理解匈牙利算法在Java中的实现
匈牙利算法是一种用于解决图的匹配问题的有效方法，尤其是在二分图中寻找最大匹配。这里，我们将通过一个简单的示例来实现匈牙利算法，适合初学者理解。文章将分为几个部分，包括算法流程的概述、具体的Java实现代码以及细致的步骤解析。
## 算法流程概述
在实现匈牙利算法之前，我们需要了解实施这个算法的基本步骤。下面的表格展示了匈牙利算法的基本流程：
| 步骤
原创
2024-09-17 03:38:36
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一、基本知识我们知道使用二维数组可以计算两个矩阵的乘积。如果矩阵A乘以矩阵B得到了矩阵C，那么就必须满足以下要求： （1）矩阵A 的列数=矩阵B的行数。 （2）矩阵C的行数=矩阵A的行数，矩阵C的列数=矩阵B的列数。例如下面这道题目：我们知道，第一行第一列的数=1x0+1x1=1，以此类推即可完成矩阵乘法的计算。我们就用上面这个题目作为案例进行编码。二、案例效果图：三、案例代码：public cl
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2023-05-25 10:34:34
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有了前面的基础，现在理解这个还是轻松，不像前面的Huffman树。1，矩阵对象的创建. 2，getRows 等: getter, setter 在 java 里面很常用. 主要是为了访问控制. 3，整数矩阵的加法、乘法. 4，Exception 的抛出与捕获机制. 5，用 this 调用其它的构造方法以减少冗余代码. 6，代码看起来多, 但矩阵运算我们以前写过（其实去掉注释也就只有100多行）.
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2023-05-25 20:27:09
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好像目前还没有这方面题目的总结。这几天连续看到四个问这类题目的人，今天在这里简单写一下。这里我们不介绍其它有关矩阵的知识，只介绍矩阵乘法和相关性质。 不要以为数学中的矩阵也是黑色屏幕上不断变化的绿色字符。在数学中，一个矩阵说穿了就是一个二维数组。一个n行m列的矩阵可以乘以一个m行p列的矩阵，得到的结果是一个n行p列的矩阵，其中的第i行第j列位
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2024-01-27 14:46:41
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计算两个矩阵的乘法。n*m阶的矩阵A乘以m*k阶的矩阵B得到的矩阵C是n*k阶的，且C[i][j] = A[i][0]*B[0][j] + A[i][1]*B[1][j] + …… +A[i][m-1]*B[m-1][j](C[i][j]表示C矩阵中第i行第j列元素)。 输入 第一行为n,m, k，表示A矩阵是n行m列，B矩阵是m行k列，n, m, k均小于100然后先后输入A和B两个矩阵，A矩阵
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2022-10-12 22:48:25
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数据结构与算法题型——chapter 2：稀疏矩阵&内存计算&广义表pta错题集稀疏矩阵一般的压缩存储方法是三元组和十字链表稀疏矩阵：矩阵压缩之后在另一个数组中的下标表示要掌握三个方法：带入排除法、递推法、计算法带入排除就是把特殊情况带入选项中验证是否满足，从而排除选项之后得到正确结果递推法：将数据列举出来，然后发现规律，从而得到一般表达式，然后与选项比对计算法：一定要熟悉等差数列
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2023-10-30 17:35:33
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一、矩阵相乘 设C,A,B三个矩阵，C = A * B 则C[i][j] = ∑A[i][k] * B[k][j] （k = 0，1，2，...n-1）依次乘后面矩阵的每一列，i就是行，j就是列。所以矩阵相乘就不满足交换律。 实现 ： 3个变量，3重for循环。二、矩阵快速幂（仿二分快速幂） 计算An ： 将矩阵TEMP置为E单位矩阵 if n为奇数TEMP * A ; n-
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2024-01-31 17:54:43
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54. 螺旋矩阵
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。示例 1：输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例 2：输入：matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
输出：[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5
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2023-11-08 22:52:25
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题目： 历届试题 最大子阵 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB问题描述 给定一个n*m的矩阵A，求A中的一个非空子矩阵，使这个子矩阵中的元素和最大。 其中，A的子矩阵指在A中行和列均连续的一块。输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m，分别表示矩阵A的行数和列数。 接下来n行，每行m个整数，表示矩阵A。输出格式 输出一行，包含一个整数，
# Java实现协方差矩阵算法的教程
掌握协方差矩阵是数据分析和机器学习中的重要一环。在本文中，我将逐步指导你如何使用Java实现协方差矩阵的计算。我们将遵循以下步骤：
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 收集数据
收集数据 --> 计算均值
计算均值 --> 准备矩阵
准备矩阵 --> 计算协方差矩阵
计算协
基于矩阵分解的推荐算法1.基于矩阵分解的推荐算法相关理论介绍1.1明确算法目的2.矩阵分解预测评分步骤及公式2.1步骤2.1.1损失函数（loss函数）2.2公式数学解释3.梯度下降算法4.利用梯度下降法获得满足损失函数阈值的修正的p和q分量4.1增加正则化项(为了防止过拟合)5.预测矩阵获得以及推荐5.1矩阵乘法5.2最终推荐6.代码实现（python）7.总结 1.基于矩阵分解的推荐算法相关
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2023-12-19 19:28:30
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1.待定系数法矩阵A=1, 2-1,-3假设所求的逆矩阵为a,bc,d则 从而可以得出方程组a + 2c = 1b + 2d = 0-a - 3c = 0-b - 3d = 1解得a=3; b=2; c= -1; d= -12.伴随矩阵求逆矩阵伴随矩阵是矩阵元素所对应的代数余子式，所构成的矩阵，转置后得到的新矩阵。我们先求出伴随矩阵A*=-3, -21 , 1接下来，求出矩阵
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2023-06-03 21:02:45
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常量与变量的运算公式非常简单，这里不做赘述。所以我们重点会放在矩阵、行列式，以及向量的运算公式上。 文章目录矩阵运算公式矩阵加减法（两矩阵之间要求维度相同）运算法则矩阵乘法——哈达玛积(Hadamard product)（两矩阵之间要求维度相同）运算法则矩阵乘法——叉乘/向量外积（要求前列与后行元素数一致）运算法则矩阵乘法——内积（两矩阵之间要求维度相同）运算法则矩阵乘法——克罗内科积（Krone
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2024-01-02 11:11:55
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目录 1 问题描述 2 解决方案 1 问题描述 问题描述 Ciel有一个N*N的矩阵，每个格子里都有一个整数。 N是一个奇数，设X = (N+1)/2。Ciel每次都可以做这样的一次操作：他从矩阵选出一个X*X的子矩阵，并将这个子矩阵中的所有整数都乘以-1。 现在问你经过一些操作之后，矩阵中所有数的
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2017-05-01 21:30:00
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//分别对每个边界进行赋值class Solution { //假设3*3矩阵 public int[][] generateMatrix(int n) { //左右上下边界 int l = 0, r = n - 1, t = 0, b = n - 1; int[][] mat = new int[n][n]; //tar 是总数 int num = 1, tar = n * n; whi.
原创
2021-06-01 13:48:18
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