机考E卷100分题 - 找数字找等值元素
题目描述
给一个二维数组 nums，对于每一个元素 nums[i]，找出距离最近的且值相等的元素，
输出横纵坐标差值的绝对值之和，如果没有等值元素，则输出-1。
输入描述
输入第一行为二维数组的行
输入第二行为二维数组的列
输入的数字以空格隔开。
备注
- 针对数组 nums[i][j]，满足 0 < i ≤ 100，0 < j ≤ 100
- 对于每个数字，最多存在 100 个与其相等的数字
输出描述
数组形式返回所有坐标值。
示例1
输入
3
5
0 3 5 4 2
2 5 7 8 3
2 5 4 2 4
12345
输出
[[-1, 4, 2, 3, 3], [1, 1, -1, -1, 4], [1, 1, 2, 3, 2]]
1
说明
解题思路
题目描述：
给定一个二维数组 nums，对于数组中的每个元素 nums[i][j]，需要找到距离最近的、与其值相等的另一个元素 nums[x][y]，并计算这两个元素之间的“曼哈顿距离”（即横纵坐标差值的绝对值之和）。
如果找不到其他等值的元素，则返回 -1。
用例解释：
输入：
3
5
0 3 5 4 2
2 5 7 8 3
2 5 4 2 4
12345
-
输入格式解释：
-
第一行表示二维数组有
3行。 -
第二行表示二维数组有
5列。 -
接下来的
3行是具体的二维数组内容：0 3 5 4 2 2 5 7 8 3 2 5 4 2 4 123
-
-
输出格式解释：
-
输出的结果为一个二维数组，格式如下：
[[-1, 4, 2, 3, 3], [1, 1, -1, -1, 4], [1, 1, 2, 3, 2]] 1
-
计算步骤：
- 对于每个元素，计算与其值相等的其他元素的曼哈顿距离，选择最小的距离。
- 示例计算：
- 对于
nums[0][0] = 0，没有其他值为0的元素，因此输出-1。 - 对于
nums[0][1] = 3，最近的等值元素是nums[1][4]，距离为|0-1| + |1-4| = 4。 - 对于
nums[0][2] = 5，最近的等值元素是nums[1][1]，距离为|0-1| + |2-1| = 2。 - 以此类推，计算其他元素的距离。
- 对于
- 示例计算：
Java
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
// 读取输入的行数和列数
int rows = sc.nextInt(); // 输入行数
int cols = sc.nextInt(); // 输入列数
// 创建一个二维数组来存储输入的矩阵
int[][] mat = new int[rows][cols];
// 创建一个哈希表来记录每个数字在矩阵中的所有位置
Map<Integer, List<int[]>> posMap = new HashMap<>();
// 读取输入的矩阵数据并同时记录每个数字出现的位置
for (int r = 0; r < rows; r++) { // 遍历每一行
for (int c = 0; c < cols; c++) { // 遍历每一列
int val = sc.nextInt(); // 读取当前元素
mat[r][c] = val; // 将元素存入矩阵
// 如果哈希表中还没有这个数字，则初始化一个列表来存储位置
posMap.putIfAbsent(val, new ArrayList<>());
// 将当前元素的坐标 (r, c) 加入到数字对应的列表中
posMap.get(val).add(new int[]{r, c});
}
}
// 用来存放最终输出的结果矩阵
int[][] res = new int[rows][cols];
// 遍历矩阵中的每个元素，计算到最近的相同元素的距离
for (int r = 0; r < rows; r++) { // 遍历每一行
for (int c = 0; c < cols; c++) { // 遍历每一列
int val = mat[r][c]; // 获取当前元素的值
// 如果这个数字只出现一次，即只有一个位置，则没有相同元素，输出 -1
if (posMap.get(val).size() == 1) {
res[r][c] = -1; // 该位置没有相同元素，返回 -1
} else {
// 否则调用 bfs 函数，计算到最近的相同元素的距离
res[r][c] = bfs(mat, posMap.get(val), r, c);
}
}
}
// 将结果矩阵转换为字符串并输出
String[] resultStrings = new String[res.length];
for (int i = 0; i < res.length; i++) {
resultStrings[i] = Arrays.toString(res[i]);
}
System.out.println(Arrays.toString(resultStrings));
}
// 搜索函数，用于找到与 (x, y) 坐标最近的相同元素
private static int bfs(int[][] mat, List<int[]> positions, int x, int y) {
int minDist = Integer.MAX_VALUE; // 初始化最小距离为最大值
// 遍历所有相同数字的坐标
for (int[] p : positions) {
int px = p[0]; // 相同数字的行坐标
int py = p[1]; // 相同数字的列坐标
// 如果这个相同数字的位置与当前坐标不同
if (px != x || py != y) {
// 计算当前元素与相同数字的曼哈顿距离
int dist = Math.abs(px - x) + Math.abs(py - y);
// 更新最小距离
minDist = Math.min(minDist, dist);
}
}
return minDist; // 返回最小的距离
}
}
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Python
import sys
from collections import defaultdict
# 读取输入的行数和列数
n = int(input())
m = int(input())
# 读取矩阵数据
matrix = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
# 用字典记录每个数字出现的位置
posMap = defaultdict(list)
# 遍历矩阵，记录每个数字的位置
for i in range(n):
for j in range(m):
num = matrix[i][j]
posMap[num].append((i, j))
# 初始化结果矩阵
result = [[-1] * m for _ in range(n)]
# 遍历矩阵中的每个元素，计算到最近的相同元素的距离
for i in range(n):
for j in range(m):
num = matrix[i][j]
minDist = float('inf')
# 如果该数字只出现一次，则返回 -1
if len(posMap[num]) == 1:
result[i][j] = -1
else:
# 遍历相同数字的所有位置，计算曼哈顿距离
for (x, y) in posMap[num]:
if (x, y) != (i, j):
dist = abs(x - i) + abs(y - j)
minDist = min(minDist, dist)
result[i][j] = minDist
print(result)
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JavaScript
const readline = require('readline');
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout
});
const lines = [];
let n, m;
rl.on('line', (line) => {
lines.push(line);
if (lines.length === 2) {
n = parseInt(lines[0]);
m = parseInt(lines[1]);
}
if (n && lines.length === n + 2) {
const matrix = lines.slice(2).map(line => line.split(' ').map(Number));
const posMap = {};
// 记录每个数字出现的位置
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < m; j++) {
const num = matrix[i][j];
if (!posMap[num]) posMap[num] = [];
posMap[num].push([i, j]);
}
}
const result = Array.from({ length: n }, () => Array(m).fill(-1));
// 遍历矩阵，计算最近的相同元素的距离
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < m; j++) {
const num = matrix[i][j];
const positions = posMap[num];
if (positions.length > 1) {
result[i][j] = findMinDistance(positions, i, j);
}
}
}
console.log(JSON.stringify(result).replace(/,/g, ", "));
rl.close();
}
});
// 计算当前位置到相同数字最近元素的曼哈顿距离
function findMinDistance(positions, x, y) {
let minDist = Infinity;
for (const [px, py] of positions) {
if (px !== x || py !== y) {
const dist = Math.abs(px - x) + Math.abs(py - y);
minDist = Math.min(minDist, dist);
}
}
return minDist;
}
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C++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <climits>
#include <cmath>
using namespace std;
int main() {
int rows, cols;
cin >> rows >> cols;
vector<vector<int>> matrix(rows, vector<int>(cols));
unordered_map<int, vector<pair<int, int>>> posMap;
// 读取输入的矩阵数据并记录每个数字出现的位置
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
cin >> matrix[i][j];
posMap[matrix[i][j]].emplace_back(i, j);
}
}
vector<vector<int>> result(rows, vector<int>(cols, -1));
// 遍历矩阵中的每个元素，计算到最近的相同元素的距离
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
int num = matrix[i][j];
int minDist = INT_MAX;
// 如果该数字只出现一次，则直接设为 -1
if (posMap[num].size() > 1) {
// 遍历相同数字的所有位置，计算曼哈顿距离
for (const auto& pos : posMap[num]) {
int x = pos.first;
int y = pos.second;
if (x != i || y != j) {
int dist = abs(x - i) + abs(y - j);
minDist = min(minDist, dist);
}
}
result[i][j] = minDist;
}
}
}
cout << "[";
// 输出结果矩阵
for (int i = 0; i < rows; i++) {
cout << "[";
for (int j = 0; j < cols; j++) {
cout << result[i][j];
if (j != cols - 1) {
cout << ", ";
}
}
cout << "]" ;
if (i != rows - 1) {
cout << ", ";
}
}
cout << "]" ;
return 0;
}
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364
C语言
#include <stdio.h>
#include <limits.h>
#include <stdlib.h>
// 定义最大数字值及矩阵大小的上限
#define MAX_NUM 101
#define MAX_SIZE 100
// 定义二维数组，用于记录数字出现的坐标
int posMap[MAX_NUM][MAX_SIZE][2];
int posCount[MAX_NUM]; // 记录每个数字出现的次数
int main() {
int rows, cols;
// 输入矩阵的行数和列数
scanf("%d %d", &rows, &cols);
int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 定义一个二维数组来存储输入的矩阵
int result[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 定义一个二维数组来存储结果
// 初始化 posMap 数组的计数
for (int i = 0; i < MAX_NUM; i++) {
posCount[i] = 0;
}
// 读取输入的矩阵数据并记录每个数字出现的位置
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
scanf("%d", &matrix[i][j]); // 输入矩阵的元素
int num = matrix[i][j];
// 记录数字的位置
posMap[num][posCount[num]][0] = i;
posMap[num][posCount[num]][1] = j;
posCount[num]++; // 计数加一
}
}
// 初始化结果矩阵为 -1
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
result[i][j] = -1;
}
}
// 遍历矩阵中的每个元素，计算到最近的相同元素的距离
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
int num = matrix[i][j]; // 获取当前元素的值
int minDist = INT_MAX; // 初始化最小距离为最大值
// 如果该数字出现多次，计算到最近的相同数字的距离
if (posCount[num] > 1) {
for (int k = 0; k < posCount[num]; k++) {
int x = posMap[num][k][0];
int y = posMap[num][k][1];
if (x != i || y != j) { // 排除当前位置
// 计算曼哈顿距离
int dist = abs(x - i) + abs(y - j);
if (dist < minDist) {
minDist = dist; // 更新最小距离
}
}
}
result[i][j] = minDist; // 记录结果
}
}
}
// 输出结果矩阵
printf("[");
for (int i = 0; i < rows; i++) {
printf("[");
for (int j = 0; j < cols; j++) {
printf("%d", result[i][j]);
if (j != cols - 1) {
printf(", ");
}
}
printf("]");
if (i != rows - 1) {
printf(", ");
}
}
printf("]\n");
return 0;
}
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788
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