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LeetCode題解-二維數組查找

開發 前端
在一個 n * m 的二維數組中,每一行都按照從左到右遞增的順序排序,每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個高效的函數,輸入這樣的一個二維數組和一個整數,判斷數組中是否含有該整數。

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二維數組中的查找

在一個 n * m 的二維數組中,每一行都按照從左到右遞增的順序排序,每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個高效的函數,輸入這樣的一個二維數組和一個整數,判斷數組中是否含有該整數。

示例:

現有矩陣 matrix 如下:

  1.  
  2. [1, 4, 7, 11, 15], 
  3.  
  4. [2, 5, 8, 12, 19], 
  5.  
  6. [3, 6, 9, 16, 22], 
  7.  
  8. [10, 13, 14, 17, 24], 
  9.  
  10. [18, 21, 23, 26, 30] 
  11.  

給定 target = 5,返回 true。

給定 target = 20,返回 false。

限制:

  1. 0 <= n <= 1000 0 <= m <= 1000 

解法一

題目理解起來很簡單,一個二維數組,一個數字。判斷數組里面有沒有這個數字。

另外還有一個提干是每一行每一列都是數字遞增,待會再看看這個題干怎么利用起來。

如果只是一個數組里面找數字,那么很容易想到的就是直接遍歷。

  1. class Solution { 
  2.     public boolean findNumberIn2DArray(int[][] matrix, int target) { 
  3.         if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) { 
  4.             return false
  5.         } 
  6.         int rows = matrix.length, columns = matrix[0].length; 
  7.         for (int i = 0; i < rows; i++) { 
  8.             for (int j = 0; j < columns; j++) { 
  9.                 if (matrix[i][j] == target) { 
  10.                     return true
  11.                 } 
  12.             } 
  13.         } 
  14.         return false
  15.     } 

方法消耗情況

  1. 執行用時:0-1 ms 
  2. 內存消耗:44.3 MB 

時間復雜度

由于用到了二維數組的遍歷,所以時間復雜度就是O(mn),用到了時間復雜度的乘法計算。

空間復雜度

除了本身的數組,只用到了幾個變量,所以空間復雜度是O(1)。

解法二

接下來我們就看看怎么利用剛才說到的數字遞增題干,得出新的更簡便的解法呢?

由于每一行的數字都是按循序排列的,所以我們很容易就想到用二分法來解決,也就是遍歷每一行,然后在每一行里面進行二分法查詢。

  1. class Solution { 
  2.      public boolean findNumberIn2DArray(int[][] matrix, int target) { 
  3.         for (int i = 0; i < matrix.length; i++) { 
  4.             int left = 0; 
  5.             int right = matrix[0].length-1; 
  6.             while (left<=right) { 
  7.                 int middle = (left + right) / 2; 
  8.                 if (target == matrix[i][middle]) { 
  9.                     return true
  10.                 } 
  11.                 if (target > matrix[i][middle]) { 
  12.                     left = middle + 1; 
  13.                 } else { 
  14.                     right = middle - 1; 
  15.                 } 
  16.             } 
  17.         } 
  18.         return false
  19.     } 

方法消耗情況

  1. 執行用時:0-1 ms 
  2. 內存消耗:44.4 MB 

時間復雜度

二分法的復雜度大家應該都知道吧,O(logn)。具體算法就是 N *(1/2)^x=1,得出來x=logn,底數為2。

所以在外面套一個循環,總的時間復雜度就為O(mlogn),底數為2

空間復雜度

由于也沒有用到額外的跟n有關的空間,所以空間復雜度是O(1)。

解法三

但是,剛才的解法還是沒有完全用到題目的特性,這個二維數組不僅是每行進行了排序,每列也進行了排序。

所以,該怎么解呢?

我們可以把這個數組轉個角度看看,轉45度角:

[1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23, 26, 30]

  1.         15 
  2.       11  19 
  3.     7   12   22  
  4.   4    8   16    24 
  5. 1   5    9    17    30 
  6.  
  7. ... 

下面就不寫了,是不是像一個二叉樹的結構了?而且每個節點的左分支是一定小于這個元素的,右分支是一定大于這個元素的。

那么根據這個特點,我們又可以寫出一種更簡便的算法了,也就是從第一行的最后一個數字開始,依次和目標值比較,如果目標值大于這個節點數,就把節點往下移動,也就是行數+1。如果目標值小于這個節點數,就把節點向左移動,也就是列數-1。

  1. class Solution { 
  2.     public boolean findNumberIn2DArray(int[][] matrix, int target) { 
  3.         int i = matrix.length - 1, j = 0; 
  4.         while(i >= 0 && j < matrix[0].length) 
  5.         { 
  6.             if(matrix[i][j] > target) i--; 
  7.             else if(matrix[i][j] < target) j++; 
  8.             else return true
  9.         } 
  10.         return false
  11.     } 

方法消耗情況

  1. 執行用時:0-1 ms 
  2. 內存消耗:44.5 MB 

時間復雜度

代碼量確實少了很多,那么時間復雜度有沒有減少呢?

可以看到,只有一個while循環,從右上角開始找,如果最壞情況就是找到左下角,也就是移動到最下面一行的第一列,那么時間復雜度就是O(m+n)了。

一個是mlogn(底數為2),一個是m+n,也不能斷定哪個小,但是m和n比較大的時候肯定是加法得出的結果比較小的,所以這種解法應該是最優解法了。

空間復雜度

同樣,空間角度,沒有使用額外的和n相關的空間,所以空間復雜度為O(1)

參考

https://leetcode-cn.com/problems/er-wei-shu-zu-zhong-de-cha-zhao-lcof

本文轉載自微信公眾號「碼上積木」,可以通過以下二維碼關注。轉載本文請聯系碼上積木公眾號。

 

責任編輯:武曉燕 來源: 碼上積木
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