python实现二维数组的对角线遍历

yipeiwu_com5年前Python基础

本文实例为大家分享了python实现二维数组的对角线遍历,供大家参考,具体内容如下

第一种情况:从左上角出发,右下角结束

要完成的事情,就像下图:

话不多说,直接上Python实现代码与结果展示:

# 输出遍历的索引与其对应的值
A = [[1,2,3],
 [4,5,6],
 [7,8,9]]

n = len(A)
for i in range(n+n-1):
 for j in range(i+1):
 k = i-j
 if k<n and k>=0 and j<n:
 print("对应索引:",j,k, " 对应值:",A[j][k])

第二种情况:从右上角出发,左下角结束

情况如下:

原以为这一种的解决方式会和上一种的一样的简单,但是尝试一下失败了,只有一个“曲线救国”的解决办法:依据索引关系输出结果

自己的Python实现代码与结果展示:

A = [[1,2,3],
 [4,5,6],
 [7,8,9]]

# 得到下标索引
size = len(A)
list_i = [] # 第一索引
list_j = [] # 第二索引正序
l1 = []  # 第二索引逆序
for m in range(2*size-1):
 for n in range(m+1):
 k = m-n
 if k<size and k>=0 and n<size:
  list_i.append(n)
  list_j.append(k)

print("第一索引i:\n", list_i)
print("第二索引j:")
for i in range(len(list_j)):
 a = list_j.pop()
 l1.append(a)
print(l1, "\n"*2, "输出结果如下:")

for i in range(len(list_i)):
 print(A[list_i[i]][l1[i]], end= " ")

前辈jiaobuchong的Python实现代码与结果展示:

arr1 = [[1, 2, 3, 4],
 [5, 6, 7, 8],
 [9, 10, 11, 12],
 [13, 14, 15, 16]]

for each_arr in arr1:
 print(each_arr)

tem_arr = [] # 用来记录数组值
rows = len(arr1)
cols = len(arr1[0])


def isValidIndex(x, n):
 return (x >= 0 and x < n)
 # 每一行的每个值的数组下标的差都一样,


for i in range(cols * 2 - 1): # 共输出 cols * 2 - 1 行
 diff = cols - i - 1 # 每一行的差
 for j in range(cols): # 数组中每一个值的下标范围是0到cols
 k = j - diff # 通过一个下标值计算另一个下标值
 if isValidIndex(k, rows): # 剩下就是判断这些下标值是否满足当前的情况, 这一步不怎么好理解
  print(arr1[k][j], ' ', end='')
 print()


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python在图片中插入大量文字并且自动换行

Python在图片中插入大量文字并且自动换行

问题 如何在图片中插入大量文字并且自动换行 效果 原始图 效果图 注明 若需要写入中文请使用中文字体 实现方式 from PIL import Image, ImageDraw,...

python监控文件或目录变化

本文实例实现的功能是监控一个文件或目录的变化,如果有变化,把文件上传备份至备份主机,并且要监控上传过程是否有问题等,具体内容如下 #!/usr/bin/env python #co...

python中从str中提取元素到list以及将list转换为str的方法

在python中时常需要从字符串类型str中提取元素到一个数组list中,例如str是一个逗号隔开的姓名名单,需要将每个名字提取到一个元素为str型的list中。 如姓名列表str =...

Python中的is和id用法分析

本文实例讲述了Python中的is和id用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: (ob1 is ob2) 等价于 (id(ob1) == id(ob2)) 首先id函数可以获得对象的...

Pandas透视表(pivot_table)详解

Pandas透视表(pivot_table)详解

介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出...