从矩阵中删除所有零行和所有零列

在编写程序时，有时会遇到需要从一个矩阵中删除所有零行和所有零列的情况。例如，我们有一个二维数组，其中有许多零元素。我们需要从中删除所有包含零元素的行和列，以便获得一个更为紧凑的数据结构。

下面给出一个实现该功能的 Python 代码：

def remove_zero_rows_cols(matrix):
    row_has_zero = [False] * len(matrix)
    col_has_zero = [False] * len(matrix[0])
    for i in range(len(matrix)):
        for j in range(len(matrix[0])):
            if matrix[i][j] == 0:
                row_has_zero[i] = True
                col_has_zero[j] = True

    for i in range(len(matrix)):
        for j in range(len(matrix[0])):
            if row_has_zero[i] or col_has_zero[j]:
                matrix[i][j] = 0

    row_index = 0
    for i in range(len(matrix)):
        if not row_has_zero[i]:
            matrix[row_index] = matrix[i]
            row_index += 1

    new_cols = [col_index for col_index, has_zero in enumerate(col_has_zero) if not has_zero]
    new_matrix = [[row[col] for col in new_cols] for row in matrix[:row_index]]

    return new_matrix

这里我们使用了两个数组 row_has_zero 和 col_has_zero 来保存每行和每列是否包含零元素的信息。我们首先遍历整个矩阵，将包含零元素的行和列标记出来。然后再次遍历整个矩阵，将所有标记过的行和列中的元素都设为零。接着，我们遍历每一行，将不包含零元素的行复制到一个新的矩阵中。最后，我们在新的矩阵上只保留不包含零元素的列。

以上就是一个简单的实现，可以满足基本的需求。当然，我们还可以对其进行优化，例如使用 numpy 库提高计算效率，或者使用稀疏矩阵来节省空间等。