Common Matrix Operations
Parte de la sección Lógica y Flujo del Journey de C# de Coddy — lección 6 de 66.
Las matrices se utilizan comúnmente en matemáticas y ciencias de la computación. Exploremos algunas operaciones comunes en arreglos bidimensionales.
Sumar dos matrices:
int[][] AddMatrices(int[][] a, int[][] b)
{
int rows = a.Length;
int[][] result = new int[rows][];
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
result[i] = new int[a[i].Length];
for (int j = 0; j < a[i].Length; j++)
{
result[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
}
}
return result;
}Transponer una matriz (intercambiar filas y columnas):
int[][] Transpose(int[][] matrix)
{
int rows = matrix.Length;
int cols = matrix[0].Length;
int[][] result = new int[cols][];
for (int i = 0; i < cols; i++)
{
result[i] = new int[rows];
for (int j = 0; j < rows; j++)
{
result[i][j] = matrix[j][i];
}
}
return result;
}Calcula la suma de cada fila:
int[] RowSums(int[][] matrix)
{
int rows = matrix.Length;
int[] sums = new int[rows];
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
int sum = 0;
for (int j = 0; j < matrix[i].Length; j++)
{
sum += matrix[i][j];
}
sums[i] = sum;
}
return sums;
}Multiplica dos matrices entre sí:
En la multiplicación de matrices, cada elemento result[i][j] se calcula tomando la fila i de la primera matriz y la columna j de la segunda matriz, multiplicando sus elementos correspondientes y sumando los productos. Formalmente: result[i][j] = sum of matrix1[i][k] * matrix2[k][j] para todos los valores válidos de k.
Para que esto funcione, el número de columnas en matrix1 debe ser igual al número de filas en matrix2. La matriz resultante tiene dimensiones [matrix1.rows × matrix2.cols].
int[][] MultiplyMatrices(int[][] a, int[][] b)
{
int rows = a.Length;
int cols = b[0].Length;
int inner = b.Length;
int[][] result = new int[rows][];
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
result[i] = new int[cols];
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
int sum = 0;
for (int k = 0; k < inner; k++)
{
sum += a[i][k] * b[k][j];
}
result[i][j] = sum;
}
}
return result;
}Desafío
DifícilCrea un método llamado multiplyMatrices que:
- Reciba dos matrices (arreglos dentados 2D) como parámetros: matrix1 y matrix2
- Las multiplique siguiendo las reglas de la multiplicación de matrices
- Devuelva la matriz resultante
Para que la multiplicación de matrices sea válida:
- El número de columnas en matrix1 debe ser igual al número de filas en matrix2
- El resultado tendrá las dimensiones: [matrix1.rows × matrix2.columns]
Cómo funciona la multiplicación de matrices:
Cada elemento en la posición [i][j] en el resultado se calcula tomando la fila i de matrix1 y la columna j de matrix2, multiplicando sus elementos correspondientes y sumando todos esos productos:result[i][j] = matrix1[i][0] * matrix2[0][j] + matrix1[i][1] * matrix2[1][j] + ...
En otras palabras: result[i][j] = sum of (matrix1[i][k] * matrix2[k][j]) para cada k.
Por ejemplo, si matrix1 es:
[1, 2]
[3, 4]Y matrix2 es:
[5, 6]
[7, 8]Entonces result[0][0] = 1*5 + 2*7 = 19, result[0][1] = 1*6 + 2*8 = 22, y así sucesivamente. El resultado debería ser:
[19, 22]
[43, 50]Si las matrices no se pueden multiplicar, devuelve null.
Pruébalo tú mismo
public class MultiplyMatrices
{
// Implementa el método MultiplyMatrices
public static int[][] multiplyMatrices(int[][] matrix1, int[][] matrix2)
{
// Escribe tu código aquí
}
}Esta lección incluye un breve cuestionario. Empieza la lección para responderlo y registrar tu progreso.
Todas las lecciones de Lógica y Flujo
1Multi-dimensional Arrays
2D Arrays BasicsDeclaring and Initializing 2DAccessing 2D Array ElementsNested Loops with 2D ArraysJagged ArraysCommon Matrix OperationsRecap - Multi-dimensional4Flow Control Techniques
Early ReturnsGuard ClausesJump Statements (goto)Break and ContinueFlatten Nested Conditionals7Logical Operators Advanced
Short-Circuit EvaluationConditional Logical OperatorsOperator PrecedenceRecap - Advanced Operators2Advanced Decision Making
Multiple ConditionsComplex Boolean LogicIf vs. Switch ComparisonNested Switch StatementsRecap - Advanced Decisions5Exception Handling
Try-Catch BasicsException TypesMultiple Catch BlocksWorking with FilesFinally BlockUsing vs. Try-FinallyCustom ExceptionsRecap - Error Handling3Loop Enhancements
Loop PerformanceIterating ComplexEach Loop TypeRefactoring LoopsRecap - Optimized Loops6Null Handling
Null Reference BasicsNullable Value TypesNull Checking PatternsDefensive ProgrammingRecap - Null Safety