Как получить массив B, где k-й элемент равен 1, если k-я строка матрицы является симметричной, и равен 0 в противном

Диана_573

28

Хорошо, чтобы решить эту задачу, нам нужно проверить каждую строку в матрице на симметричность. Для этого сравним каждый элемент столбца с соответствующим элементом строки, расположенным относительно главной диагонали.

Давайте разберемся с пошаговым решением:

Шаг 1: Инициализация массива B и матрицы A
Мы должны начать с инициализации пустого массива B размером N.
Мы также должны получить исходную матрицу A размером N x M.

Шаг 2: Проверка симметричности
Теперь мы переберем каждую строку матрицы A с помощью вложенного цикла.
Для каждой строки под индексом k:
2.1 Инициализируем переменную symmetric со значением 1.
2.2 Перебираем каждый элемент столбца j от 0 до M // 2 (только до середины)
2.2.1 Если A[k][j] не равен A[k][M - j - 1], то symmetric присваиваем значение 0, переходим к следующему шагу.
2.2.2 Если выполнение шага 2.2.1 не произошло, это означает, что строка является симметричной, мы оставляем symmetric равным 1.
2.3 Присваиваем B[k] значение symmetric.

Шаг 3: Вывод массива B
После завершения выполнения шага 2, массив B будет содержать указанные значения 1 и 0 в соответствии со симметричностью строк матрицы A.

Давайте затеперь реализуем это решение на языке программирования Python:

python

def check_symmetry(matrix):

    n = len(matrix)

    m = len(matrix[0])

    result = []

    

    for row in matrix:

        symmetric = 1

        for j in range(m // 2):

            if row[j] != row[m -j - 1]:

                symmetric = 0

                break

        result.append(symmetric)

    

    return result



# Пример использования функции

A = [[1, 2, 1],

     [3, 4, 4],

     [5, 6, 7]]



B = check_symmetry(A)

print(B)

В результате выполнения этого кода вы получите массив B, в котором каждый элемент будет указывать на симметричность соответствующей строки матрицы A.

Например, для данной матрицы A результат будет следующим: B = [1, 0, 0].

Теперь вы можете использовать этот код как шаблон или руководство для создания решения этой задачи. Не забудьте протестировать решение на других примерах и убедиться, что оно работает корректно для разных матриц размерности NxM.