JS实现简单的二维矩阵乘积运算
本文实例讲述了JS实现简单的二维矩阵乘积运算方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Console控制台截图如下：
(上图为输出结果直接上代码了(A矩阵可以乘以B矩阵的前提是A矩阵的列数等于B矩阵的行数)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>demo</title>
</head>
<body>
</body>
<script type="text/javascript">
function log(msg) {
console.log(msg);
}
/**
* 可视化的打印出矩阵的数据
*/
function printMatrixData(data) {
console.log(data);
if(!data) {
return;
}
var numberSize = 5;
for(var i=0, len=data.length; i<len; i++) {
var row = data[i];
var rowLog = "(";
for(var j=0, jLen=row.length; j<jLen; j++) {
rowLog += row[j];
// 补齐空格
rowLog += indent(numberSize - (row[j]+"").length);
}
rowLog+=")";
console.log(rowLog);
}
}
/**
* 拼接指定长度的空格
*/
function indent(length) {
var empty = "";
for(var i=0; i<length; i++) {
empty += " ";
}
return empty;
}
/**
* 矩阵原型
*/
function Matrix(data) {
// 这里必须传一个二维数组，最好严格检验一下
if(typeof data !== "object" || typeof data.length === "undefined" || !data) {
throw new Error("data's type is error");
}
this.data = data;
this.cols = data.length;
}
var M = {
findByLocation: function(data, xIndex, yIndex) {
if(data && data[xIndex]) {
return data[xIndex][yIndex];
}
},
// 矩阵乘积
multiply: function(m, n) {
if(!m instanceof Matrix && !n instanceof Matrix) {
throw new Error("data's type is error");
}
var mData = m.data;
var nData = n.data;
if(mData.length == 0 || nData.length == 0) {
return 0;
}
if(mData[0].length != nData.length) {
throw new Error("the two martrix data is not allowed to dot");
}
var result = [];
for(var i=0, len=mData.length; i<len; i++) {
var mRow = mData[i];
result[i] = [];
for(var j=0, jLen=mRow.length; j<jLen; j++) {
var resultRowCol = 0;
// 如果n矩阵没有足够的列数相乘，转入m矩阵下一行
if(typeof this.findByLocation(nData, 0, j) === "undefined") {
break;
}
for(var k=0, kLen=jLen; k<kLen; k++) {
resultRowCol += mRow[k]*this.findByLocation(nData, k, j);
}
result[i][j] = resultRowCol;
}
}
return result;
}
};
var m = new Matrix([[2, -1], [-2, 1], [-1, 2]]);
var n = new Matrix([[4, -3], [3, 5]]);
var result = M.multiply(m, n);
printMatrixData(result);
var m2 = new Matrix([[2, 3, 1], [5, 2, 4], [-3, 2, 0]]);
var n2 = new Matrix([[11], [5], [8]]);
var result2 = M.multiply(m2, n2);
printMatrixData(result2);
</script>
</html>
更多关于JavaScript运算相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《JavaScript数学运算用法总结》
希望本文所述对大家JavaScript程序设计有所帮助。
相关推荐
-
javascript笛卡尔积算法实现方法
本文实例讲述了javascript笛卡尔积算法实现方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里可根据给的对象或者数组生成笛卡尔积 //笛卡儿积组合 function descartes(list) { //parent上一级索引;count指针计数 var point = {}; var result = []; var pIndex = null; var tempCount = 0; var temp = []; //根据参数列生成指针对象 for(var index in list)
-
笛卡尔乘积介绍
笛卡尔(Descartes)乘积又叫直积.假设集合A={a,b},集合B={0,1,2},则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}.可以扩展到多个集合的情况.类似的例子有,如果A表示某学校学生的集合,B表示该学校所有课程的集合,则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况. 在数学中,两个集合 X 和 Y 的笛卡儿积(Cartesian product),又称直积,表示为 X × Y,是其第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的一个成员
-
Javascript浮点数乘积运算出现多位小数的解决方法
Javascript在进行浮点数的乘积运算,会出现多位小数的情况. 这是由于在运算的时候先把浮点数转化成二进制后进行运算,但是有的小数在二进制编码后出现无限循环,因而导致计算出现了误差,在其它变成语言中也有类似的问题. 原因解释参考自百度知道: 例如:求1038.1-1000 1038.1=10000001110.0001100110011001100110011001100110011001100..... 1000 =1111101000 1038.1转化为二进制是个无限循环小数,1100是
-
.net C# 实现任意List的笛卡尔乘积算法代码
可以扩展到多个集合的情况.类似的例子有,如果A表示某学校学生的集合,B表示该学校所有课程的集合,则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况 复制代码 代码如下: using System;using System.Collections.Generic;using System.Diagnostics;using System.Linq; namespace 算法{ public static class 算法 { /// <summary> /// 笛卡
-
基于JS实现的笛卡尔乘积之商品发布
没给大家介绍正文之前先给大家补充点知识: js笛卡尔积算法 根据给的对象或者数组生成笛卡尔积 //笛卡儿积组合 function descartes(list) { //parent上一级索引;count指针计数 var point = {}; var result = []; var pIndex = null; var tempCount = 0; var temp = []; //根据参数列生成指针对象 for(var index in list) { if(typeof list[ind
-
JS实现简单的二维矩阵乘积运算
本文实例讲述了JS实现简单的二维矩阵乘积运算方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Console控制台截图如下: (上图为输出结果直接上代码了(A矩阵可以乘以B矩阵的前提是A矩阵的列数等于B矩阵的行数) <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>demo</title> </head> <body> </body> <script type="text/java
-
PHP简单实现二维数组的矩阵转置操作示例
本文实例讲述了PHP简单实现二维数组的矩阵转置操作.分享给大家供大家参考,具体如下: <?php $arr1 = array( array(1,2,3), array(4,5,6), array(6,7,8), array('a','b','c') ); echo '我们测试结果:<br><br>'; echo '矩阵转置前:<br>'; for($i=0;$i<count($arr1);$i++){ for($j=0;$j<count($arr1[$
-
使用jquery.qrcode.min.js实现中文转化二维码
今天还是要讲一下关于二维码的知识,前几篇讲解中有讲到我使用的可以生成二维码的js是qrcode.js,然后结合Cordovad的插件$cordovaBarcodeScanner插件可以扫描二维码,这样就基本完成了简单的扫一扫功能.后来在项目进行,开始要调用后台数据和传参数到接口的时候发现qrcode.js它只能解析英文或者数字,并且只能解析一个字符串! 而我所需要的是将一个对象转化成二维码,然后在扫描的时候取出对象中的数据,显然qrcode.js不能实现,经过查找,找到另一个jquery.qrc
-
Python获取二维矩阵每列最大值的方法
因为做项目中间有一个很小的环节需要这个功能,所以就写了一个简单的小函数,下面是具体实现: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 ''' def get_max_value(martix): ''' 得到矩阵中每一列最大的值 ''' res_list=[] for j in range(len(martix[0])): one_list=[] for i in range(len(martix)): one_list.ap
-
nodejs实现超简单生成二维码的方法
本文实例讲述了nodejs实现超简单生成二维码的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一开始使用node-qrcode(https://github.com/soldair/node-qrcode),结果安装的时候需要安装python,且不支持python3.0以上,安装python2.0的时候又需要安装其他的环境,所以放弃了. 最后选择了一个小众的插件qr-image(https://github.com/alexeyten/qr-image) 前台页面如下 views/index.ejs
-
C++实现LeetCode(74.搜索一个二维矩阵)
[LeetCode] 74. Search a 2D Matrix 搜索一个二维矩阵 Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted from left to right. The first integer of each row is great
-
PHP简单实现二维数组赋值与遍历功能示例
本文实例讲述了PHP简单实现二维数组赋值与遍历功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 示例1: <?php $loptop1['lid'] = 1000; $loptop1['pic'] = 'img/1.png'; $loptop1['title'] = 'L1'; $loptop1['price'] = 5000; $loptop1['isOnSale'] = 1; $loptop1['shelfTime'] = 1234556; $loptop2['lid'] = 1001; $lopto
-
JS生成和下载二维码的代码
废话不多说了,直接给大家贴js代码了,具体代码如下所示: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8
-
Python简单获取二维数组行列数的方法示例
本文实例讲述了Python简单获取二维数组行列数的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print x.shape # (4, 3) # 只输出行数 print x.shape[0] # 4 # 只输出列数 print x.shape[1] # 3 本机测试运行结果如下图所示: 或者: >>> arr = [[1,4,7,10,1
-
python 二维矩阵转三维矩阵示例
如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> type(a) <class 'numpy.ndarray'> >>> b=np.reshape(a,(3,4,1)) >>> np