稀疏矩阵减法

Posted 2021-03-19

我需要写一个函数，得到一个字典列表（每个字典代表一个稀疏矩阵），并返回一个减法矩阵的字典。

例如：对于列表 [{(1, 3): 2, (2, 7): 1}, {(1, 3): 6}] 要回 {(1, 3): -4, (2, 7): 1} .

矩阵的大小不必相同，列表可以有两个以上的矩阵，如果减法为0，那么它不应该出现在最终的字典中。

我成功地得到了 -4 但无论我在定义后写什么 x 我得到 x == -6 我也说不清为什么。我想插入 -4 作为该元素的新值。

lst = [{(1, 3): 2, (2, 7): 1}, {(1, 3): 6}]
def diff_sparse_matrices(lst):
    result = {}
    for dictionary in lst:
        for element in dictionary:
            if element not in result:
               result[element] = dictionary[element]
            if element in result:
               x = result[element] - dictionary[element]

答案

def diff_sparse_matrices(lst):
    result = lst[0].copy()
    for matrix in lst[1:]:
        for coordinates, value in matrix.items():
            result[coordinates] = result.get(coordinates, 0) - value
            if result[coordinates] == 0:
                del result[coordinates]
    return result

另一答案

    def diff_sparse_matrices(lst):
    result = lst[0].copy()
    for d in lst[1:]:
        for tup in d:
            if tup in result:
               result[tup] -= d[tup]
            else:
               result[tup] = -d[tup]
    return result