用于搜索矩阵中连续出现 n 次的最小元素的Python程序

在进行数据分析或机器学习时，经常需要查找矩阵或数据集中连续出现 n 次的最小元素。这时，就可以使用Python编写一个简单而有效的搜索程序。

实现方法

下面是一个搜索矩阵中连续出现 n 次的最小元素的Python程序：

def find_minimum_element(matrix, n):
    minimum_element = float('inf')
    for i in range(len(matrix) - n + 1):
        for j in range(len(matrix[0]) - n + 1):
            sub_matrix = [row[j:j+n] for row in matrix[i:i+n]]
            sub_matrix_min = min([min(row) for row in sub_matrix])
            if sub_matrix_min < minimum_element:
                minimum_element = sub_matrix_min
    return minimum_element

该程序使用了两层循环来遍历矩阵中的所有子矩阵，然后找出其中最小的元素。如果找到的最小元素比先前的结果更小，则更新最小元素的值。

代码解释

让我们来逐行解释一下代码：

首先，定义了一个名为find_minimum_element的函数。该函数有两个参数，一个是矩阵，另一个是连续出现的次数 n。

def find_minimum_element(matrix, n):

然后，定义了一个变量minimum_element，并将其初始化为正无穷大。这个变量将被用来存储找到的最小元素。

minimum_element = float('inf')

接下来，使用两个循环来遍历矩阵中的所有子矩阵。对于每个子矩阵，提取一个 n x n 的子集。

for i in range(len(matrix) - n + 1):
    for j in range(len(matrix[0]) - n + 1):
        sub_matrix = [row[j:j+n] for row in matrix[i:i+n]]

然后，使用内置的min()函数找出子矩阵中的最小元素。

sub_matrix_min = min([min(row) for row in sub_matrix])

如果找到的最小元素比先前的结果更小，则更新最小元素的值。

if sub_matrix_min < minimum_element:
    minimum_element = sub_matrix_min

最终，返回最小元素的值。

return minimum_element

使用示例

假设有以下矩阵：

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

如果要查找连续出现2次的最小元素，可以调用find_minimum_element()函数：

n = 2
min_elem = find_minimum_element(matrix, n)
print("连续出现 {} 次的最小元素为 {}".format(n, min_elem))

输出结果为：

连续出现 2 次的最小元素为 1

总结

该程序使用Python编写，有效地搜索矩阵中连续出现n次的最小元素。程序会遍历矩阵中的所有子矩阵，并找出其中最小的元素。最终，函数返回找到的最小元素。使用该程序可以方便地查找数据集或矩阵中的异常值或趋势。