当你处理一个一维数组来表示一个二维矩阵时,需要找到一种方法来映射一维索引到对应的二维矩阵中的行和列。这是为了让你能够以行和列的方式操作矩阵元素,就像你在处理一个真正的二维数组一样。
让我们以一个简单的示例来说明这个过程,假设你有一个二维矩阵:
- matrix[row][col]:
- 1 2 3
- 4 5 6
- 7 8 9
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现在,如果你将这个矩阵展开成一个一维数组,它会变成:
考虑一下,当你想要访问矩阵中的第 row 行、第 col 列元素时,你可以使用以下方式计算在一维数组中的索引:
index = row * numCols + col
在这里,numCols 是矩阵的列数,它告诉你每一行有多少列。这样,你可以通过将 row 乘以 numCols 来得到该行在一维数组中的起始索引,然后加上 col 得到具体的元素索引。
回到你的代码中,你使用 str 数组来表示字符序列,而 aver 是字符序列的平方根取整。当你在循环中使用 i 迭代行,并且使用 j 迭代列时,i * aver 就是当前行的起始索引。这是因为 i * aver 表示在一维数组中,从当前行的起始位置开始的索引。然后,通过加上 j,你移动到该行中的具体列。因此,i * aver + j 就是该行的起始索引加上相对于起始索引的列偏移量,从而让你能够访问字符序列中的每个元素。
希望这个解释能够更具体地帮助你理解 i * aver 和 i * aver + j 表示在这个上下文中的含义。