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C++编写二维数组右移1位

2023-07-06 11:59:04 深夜i -- --

C++ 二维数组右移 1位

在C++中，我们可以使用二维数组来存储和操作矩阵。有时候，我们需要将这个二维数组进行一些位移操作，比如向右移动一位。在本文中，我们将介绍如何使用C++编写一个简单的程序来实现这个操作。

首先，让我们看一下如何定义一个二维数组。我们可以使用类似于以下的方式来定义和初始化一个二维数组：


int matrix[3][3] = {
  2,
  6,
  9
};

这个二维数组表示了一个3×3的矩阵，其中每一个元素都被初始化为指定的值。现在，我们将尝试将这个矩阵向右移动一位。

首先，我们需要明确一下移动后的矩阵的形式。向右移动一位，相当于每一行的元素都向右平移一位，并且最右边的元素变成最左边的元素。也就是说，上面的矩阵向右移动一位后，变成了以下的形式：


{
  2,
  4,
  8
}

那么，如何实现这个操作呢？我们可以使用一个循环来遍历每一行，并且将每一行的元素向右移动。具体的实现代码如下：


int temp = matrix[i][cols-1];
for (int j = cols-1; j > 0; j--) {
 matrix[i][j] = matrix[i][j-1];
}
matrix[i][0] = temp;

这段代码将最右边的元素保存到一个临时变量中，然后使用一个循环将每一个元素向右移动一位，并将临时变量的值赋给最左边的元素。

完整的代码如下所示：


#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
  int matrix[3][3] = {
   {1, 2, 3},
   {4, 5, 6},
   {7, 8, 9}
  };
  int rows = 3;
  int cols = 3;
  for (int i = 0; i < rows; i++) {
    int temp = matrix[i][cols-1];
    for (int j = cols-1; j > 0; j--) {
      matrix[i][j] = matrix[i][j-1];
    }
    matrix[i][0] = temp;
  }
  for(int i = 0; i < rows; i++) {
    for(int j = 0; j < cols; j++) {
      cout << matrix[i][j] << " ";
    }
    cout << endl;
  }
  return 0;
}

这段代码首先定义了一个3×3的矩阵，并且使用两个嵌套的循环遍历了每一个元素，进行了向右移动的操作。最后，它输出了移动后的矩阵。

在实际的程序中，我们可能需要根据需求对不同大小的矩阵进行位移操作。这时候，我们可以将上面的代码进行封装，以便于我们复用。具体来说，我们可以将位移操作写成一个函数，并且传入矩阵和位移的步长。下面是一个示例代码：


#include <iostream>
using namespace std;
void matrix_shift(int matrix[100][100], int rows, int cols, int shift)
{
  for (int i = 0; i < rows; i++) {
    int temp[100] = {0};
    for (int j = 0; j < cols; j++) {
      int idx = (j + shift) % cols;
      temp[idx] = matrix[i][j];
    }
    for (int j = 0; j < cols; j++) {
      matrix[i][j] = temp[j];
    }
  }
}
int main()
{
  int matrix[3][3] = {
   {1, 2, 3},
   {4, 5, 6},
   {7, 8, 9}
  };
  int rows = 3;
  int cols = 3;
  matrix_shift(matrix, rows, cols, 1);
  for(int i = 0; i < rows; i++) {
    for(int j = 0; j < cols; j++) {
      cout << matrix[i][j] << " ";
    }
    cout << endl;
  }
  return 0;
}

这个函数采用了一种更加简单的实现方式，可以适用于任何大小的矩阵。它首先使用一个临时数组来保存位移后的元素顺序，然后再将它赋值回原来的矩阵。这个方法虽然需要额外的空间来保存数据，但是它的实现更加简单易懂。

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