5. заполнить двумерный массив 7*7 случайными числами от -3 до 5. отсортировать массив по строкам по убыванию суммы модулей элементов в строке

Для реализации данной задачи на языке Python мы воспользуемся стандартной библиотекой random. Процесс включает генерацию матрицы, расчет критерия сортировки (сумма модулей) и саму перестановку строк. Реализация на языке Python python

importrandom# 1. Инициализация параметровrows = 7cols = 7matrix = [] # 2. Заполнение массива случайными числами от -3 до 5foriin range(rows): row = [random.randint(-3, 5) for_in range(cols)] matrix.append(row) print("Исходный массив:") forrowin matrix: print(row) # 3. Сортировка массива# В качестве ключа (key) используем функцию, вычисляющую сумму модулей элементов строки# reverse=True обеспечивает сортировку по убыванию matrix.sort(key=lambdarow: sum(abs(x) forxin row), reverse=True) print("\nМассив после сортировки (по убыванию суммы модулей строк):") forrowin matrix: # Вычисляем сумму модулей для наглядности выводаcurrent_sum = sum(abs(x) forxin row) print(f"{row} | Сумма модулей: {current_sum}") 

Use code with caution.Разбор алгоритма

• Генерация данных: Используется генератор списков и функция random.randint(-3, 5). Границы включительны, поэтому числа -3 и 5 могут появиться в массиве.
• Критерий сортировки:
  • Для каждой строки вычисляется значение $\sum _{j=1}^n\left|a_{i,j}\right|$. В Python это эффективно реализуется через sum(abs(x) for x in row).
• Метод сортировки: Используется встроенный метод .sort(), который работает на алгоритме Timsort. Это стабильная сортировка, что полезно, если у двух строк окажется одинаковая сумма модулей.
• Направление: Параметр reverse=True перемещает строки с наибольшей суммой в начало списка.

Пример логики вычислений Если первая строка [-3, 0, 1, 5, -2, 4, 1], то сумма её модулей составит: $|-3|+\left|0\right|+\left|1\right|+\left|5\right|+|-2|+\left|4\right|+\left|1\right|=3+0+1+5+2+4+1=16$Строка с результатом 16 будет стоять выше строки с результатом 10. Я могу переписать этот код с использованием библиотеки NumPy, если вам требуется более высокая производительность для работы с матрицами большого размера. Хотите посмотреть такой вариант?