16

灵感来自于Stack Overflow的此问题。

给定一个矩阵A，创建一个矩阵B，使的列A以块对角线的方式排列。例如，给定

1 2 3
4 5 6

输出将是

规则

输入和输出可以采用2D数组，嵌套数组或具有不同行和列分隔符的字符串的形式。

输入（matrix A）中的数字将为正整数。

一元格式是允许的，只要以某种合理的方式在输出中显示零即可。例如，可以使用引号将每个数字括起来显示上述结果：

'1' '' ''
'1111' '' ''
'' '11' ''
'' '11111' ''
'' '' '111'
'' '' '111111'

测试用例

输入输出：

1 2 3
4 5 6

1 0 0
4 0 0
0 2 0
0 5 0
0 0 3
0 0 6


10 20

10  0
 0 20    


10
20

10
20


  1   2   3
 10  20  30
100 200 300

  1   0   0
 10   0   0
100   0   0
  0   2   0
  0  20   0
  0 200   0
  0   0   3
  0   0  30
  0   0 300

 2  4
 6  8
10 12

 2  0
 6  0
10  0
 0  4
 0  8
 0 12

code-golf number array-manipulation

— 路易斯·门多
source

A中的所有数字都会不同吗？

— 亚当

@Nᴮᶻ不，他们可以相等

— Luis

7

MATL，6个字节

"@N$Yd

在语言/编译器的当前版本（13.0.0）中工作。

输入具有以下形式，其中以分号作为行分隔符，并在每行内用逗号或空格作为列分隔符：

[1, 2, 3; 4, 5, 6]

在线尝试！

说明

"         % implicitly input 2D array and loop over its columns
  @       %   push column
  N$Yd    %   build block-diagonal matrix from all stack contents. Stack contents are
          %   a single column in the first iteration, or a partially built 2D array
          %   and a new column in all other iterations
          % end loop
          % implicit display

工作的例子

考虑输入[1 2 3; 4 5 6]。以for开头的for循环"接受输入的每一列。在每次迭代中，@将当前列压入堆栈。因此，在第一个迭代中它推送了[1; 4]。N$指定所有堆栈内容都将用作以下函数的输入Yd。

此函数（对应于MATLAB blkdiag）“对角连接”其输入以生成块对角矩阵（2D数组）。因此，在第一次迭代中，Yd它接受一个输入，并产生与该输入相等的输出，该输出[1; 4]保留在堆栈中。

在第二次迭代中，输入的第二列[2; 5]推送。现在Yd取两个2×1输入，即[1; 4]和[2; 5]，并产生4×2数组[1 0; 4 0; 0 2; 0 5]。

在第三次迭代中，Yd获取后者的4×2数组和输入的第三列[3; 6]，并产生最终结果[1 0 0; 4 0 0; 0 2 0; 0 5 0; 0 0 3; 0 0 6]。

— 路易斯·门多
source

3

ES6，65个字节

a=>[].concat(...a[0].map((_,i)=>a.map(b=>b.map((c,j)=>i-j?0:c))))

将输入数组作为输入并返回输出。

— 尼尔
source

1

@WashingtonGuedes内部映射返回原始2D数组的副本，其中除一列外的所有列均被清零。然后需要将这些副本连接起来，而不仅仅是外部3D数组的元素。

— 尼尔

3

Mathematica，40 39字节

感谢@Seeq for Infixing Flatten。

Transpose[DiagonalMatrix/@#]~Flatten~1&

输入是由{}方括号定界的行向量的列表。因此，最初的示例由

{{1,2,3},{4,5,6}}

DiagonalMatrix从输入的行生成一个数组，其中每个数组都有对角线元素（3-D数组）。Transpose因此该Flatten操作会删除正确的括号对，以提供所需的矩阵（现在为二维数组）。

— IPoiler
source

1

不行DiagonalMatrix/@#吗并且，通过扩展，Transpose[DiagonalMatrix/@#]~Flatten~1&

— seequ '16

很好，我打算在汇总后解决此问题。没想到使用Infix Flatten。+1。

— IPoiler '16

2

佩斯，17岁

s.em.>+dm0thQkbCQ

在线尝试或运行测试套件。

您可以添加引线j以帮助可视化2D阵列。

— 弗莱姆·埃格曼
source

1

果冻，13个字节

ZLR’×L0ẋ;"Zz0

在线尝试！

怎么运行的

ZLR’×L0ẋ;"Zz0  Main link. Input: M (matrix)

Z              Transpose M.
 L             Get the length of the result. This yields the number of M's columns.
  R            Range; for m columns, yield [1, ..., m].
   ’           Decrement to yield [0, ..., m-1].
    ×L         Multiply each by the length (number of rows) of M.
               This yields [0, n, ..., n(m-1)], where n is the number of rows.
      0ẋ       Push a list of lists of zeroes.
               First element is [], last is n(m-1) zeroes.
        ;"Z    Prepend the kth vector of zeroes to the kth column of M.
           z0  Zip, filling the non-rectangular 2D array with zeroes.

— 丹尼斯
source

1

Mathematica，111个字节

Join@@@ReplacePart[Table[0,#2/#3]~Table~#3~Table~#3,Table[{n,n}->#[[n]],{n,#3}]]&[Length@#,Length@Flatten@#,#]&

— 猫科动物
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输入语法是什么？这将引发Table与Part在混合尺寸的阵列使用标准MMA矩阵符号和结果时的错误。

— IPoiler '16

1

红宝石，81岁 78 76 62字节

->a{i=-1;a[0].flat_map{i+=1;a.map{|b|x=b.map{0};x[i]=b[i];x}}}

感叹指数的手动保持跟踪比短with_index。

->a{
i=-1;            # index of the flat_map
a[0]             # duplicate all rows as many times as necessary
.flat_map{       # we're wrapping each "group" of original rows with yet another
                 #  array, so we need to flat_map to get rid of those
i+=1;            # increment the index of the current subarray
a.map{|b|        # for each sub-subarray (these are the rows)...
x=b.map{0};      # zero everything out
x[i]=b[i];       # replace the desired elements
x}}}             # finally, return the modified array

— 门把手
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1

R，41个字节

pryr::f(Matrix::.bdiag(plyr::alply(a,2)))

假设 pryr，Matrix和plyr安装包。

这将创建一个采用2D数组（a）并返回“ sparseMatrix”的函数，其中（其中0表示为 .）

(a=matrix(1:6,ncol=3))
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    3    5
# [2,]    2    4    6
pryr::f(Matrix::.bdiag(plyr::alply(a,2)))(a)
# 6 x 3 sparse Matrix of class "dgTMatrix"
#          
# [1,] 1 . .
# [2,] 2 . .
# [3,] . 3 .
# [4,] . 4 .
# [5,] . . 5
# [6,] . . 6

说明：

plyr::alply(a,2) 每列 a和返回的将这些结果组合在一个列表中

Matrix::.bdiag(lst) 从矩阵列表创建块对角矩阵

pryr::f 是创建函数的简便方法。

一个完整的基本R解决方案，为59个字节（使用@PieCot的Matlab答案的逻辑）：

function(a){l=dim(a);diag(l[2])%x%matrix(1,nrow=l[1])*c(a)}

— nel
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1

MATLAB，69 68字节

   function h=d(a)
   [r,c]=size(a);h=repmat(a,c,1).*kron(eye(c),~~(1:r)')

减少了一个字节：感谢Luis Mendo :)

— PieCot
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APL（Dyalog Classic），11个字节

⍉⍪⍉↑(0,⊢)\⎕