如何多次移动二维数组的列，同时仍考虑其原始位置？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何多次移动二维数组的列，同时仍考虑其原始位置？

【英文标题】：How to shift the columns of a 2D array multiple times, while still considering its original position?

【发布时间】：2017-08-22 04:15:48

【问题描述】：

好吧，假设我有一个矩阵m，如下：

m = [[0, 1, 0, 0, 0, 1],
     [4, 0, 0, 3, 2, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

我的目标是检查矩阵的每一行，看看该行的总和是否为零。如果总和不为零，我想将该行对应的列移动到矩阵的末尾。如果行的总和为零，则不会发生任何事情。所以在上面的给定矩阵中应该出现以下情况：

程序发现第 0 行的和不等于 0

矩阵的第0列移到矩阵的末尾，如下：

m = [[1, 0, 0, 0, 1, 0],
     [0, 0, 3, 2, 0, 4],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

程序检查下一行并做同样的事情，将列移动到矩阵的末尾

m = [[0, 0, 0, 1, 0, 1],
     [0, 3, 2, 0, 4, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

检查其他每一行，但由于它们的和都为零，因此不进行移位，最终结果是上面的矩阵。

第一次移动矩阵的列后会出现问题，一旦所有值都被移动，就很难判断哪一列对应于正确的行。

我不能使用numpy 来解决这个问题，因为我只能使用原始的 Python 2 库。

【参考方案1】：

使用一个简单的循环，当总和不等于零时，再次循环遍历行并将弹出的第一项附加到每一行。

>>> from pprint import pprint
>>> m = [[0, 1, 0, 0, 0, 1],
    [4, 0, 0, 3, 2, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0]]
>>> for row in m:
    # If all numbers are >= 0 then we can short-circuit this using `if any(row):`.
    if sum(row) != 0:
        for row in m:
            row.append(row.pop(0))
...
>>> pprint(m)
[[0, 0, 0, 1, 0, 1],
 [0, 3, 2, 0, 4, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

---

list.pop 是 O(N) operation，如果您需要快速的东西，请使用 collections.deque。

【讨论】：

很好，这真是太棒了。

谢谢。我不知道如此明显的解决方案是如何逃脱了我的。正如您可能会说的那样，我仍然是一个新手程序员。特别感谢您这么快回答（4 分钟，哇！）

使用deque的时间差不多了。

@stamaimer 转换为双端队列可能会减慢速度。如果我们从 deque 本身开始，那么它应该会更快。虽然对于小列表，它几乎不会被注意到。

【参考方案2】：

deque 可以旋转元素。

from collections import deque

def rotate(matrix):

    matrix_d = [deque(row) for row in matrix]

    for row in matrix:

        if sum(row) != 0:

            for row_d in matrix_d:

                row_d.rotate(-1)

    return [list(row) for row in matrix_d]

【讨论】：

有趣，我会研究一下。