|
发表于 2023-12-26 08:46:42
|
显示全部楼层
对称矩阵的乘法可以简化为只计算上三角元素的乘积。我们可以分三个步骤来完成这个问题:
1. 获取输入的对称矩阵的阶数和一维形式的数据个数。
2. 将输入的一维形式的数据还原成对称矩阵。
3. 计算两个对称矩阵的乘积,并输出结果。
下面是完整的代码实现:
- def convert_to_matrix(data, n):
- # 将一维形式的数据转换为对称矩阵
- matrix = [[0] * n for _ in range(n)]
- index = 0
- for i in range(n):
- for j in range(i, n):
- matrix[i][j] = matrix[j][i] = data[index]
- index += 1
- return matrix
- def multiply_matrices(matrix1, matrix2):
- # 计算两个矩阵的乘积
- n = len(matrix1)
- result = [[0] * n for _ in range(n)]
- for i in range(n):
- for j in range(i, n):
- for k in range(n):
- result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]
- result[j][i] = result[i][j] # 对称矩阵赋值
- return result
- n, count = map(int, input().split())
- data = list(map(int, input().split()))
- matrix1 = convert_to_matrix(data[:count], n)
- matrix2 = convert_to_matrix(data[count:], n)
- result = multiply_matrices(matrix1, matrix2)
- for row in result:
- print(' '.join(str(num) for num in row), end=' ')
- print()
复制代码
希望这个代码能够帮助到你!如果有任何问题,请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。 |
|