一直很纠结算法的文章应该怎么写。最后觉得还是从最简单的level开始写吧，一开始就弄些重量级的，什么人工智能，机器学习的算法，还要有大量的数学以及优化的知识，小白们估计会很郁闷，当然我也不一定能做出来对吧。

我计划每题给出两种语言的解决方案，一种静态语言，一种动态语言。

我选择C语言和Python，本来考虑Java，但是篇幅有限，有兴趣的朋友自己试试

LeetCode 566. 改变矩阵的维数（Reshape the Matrix）

问题描述：

在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。

给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。

重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。

如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。

注：

给定矩阵的宽和高范围在 [1, 100]。给定的 r 和 c 都是正数。示例：C语言实现：

矩阵能重新调整形状，那么新的矩阵必须刚好可以容纳原矩阵的所有元素。也就意味着，新旧矩阵的行和列的乘积必须相等。

按照题目的意思，如果不能调整，那么返回原矩阵。

代码如下：

代码26~27行，如果矩阵可以调整，开始做调整操作。行列的乘积等于对矩阵元素按顺序形成新的下标。然后让其和新旧列数相除得到的就是新旧矩阵的行下标。

让其和新旧列数取余得到的就是新旧矩阵的的列下标。

获得新旧矩阵的相应行列下标，就可以完成新旧矩阵的赋值。

python语言的实现：

python的实现可以先通过列表表达式直接将矩阵转换成一个一维的数组。然后用切片平均切分成r行就完成了。

代码如下：