• 力扣74——搜索二维矩阵


    原题

    编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性:

    • 每行中的整数从左到右按升序排列。
    • 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。

    示例 1:

    输入:
    matrix = [
      [1,   3,  5,  7],
      [10, 11, 16, 20],
      [23, 30, 34, 50]
    ]
    target = 3
    输出: true
    

    示例 2:

    输入:
    matrix = [
      [1,   3,  5,  7],
      [10, 11, 16, 20],
      [23, 30, 34, 50]
    ]
    target = 13
    输出: false
    

    原题url:https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix/

    解题

    二分查找

    既然是已经排好序的,那么我第一想到的就是二分查找了。每次进行对半查找,时间复杂度O(log(mn)),应该还是很高效。

    我准备将查找分成两部分,第一是二分查找找到 target 在哪一行,然后从那一行再利用二分查找找到 target 在这一行的哪个位置。

    让我们来看看代码:

    class Solution {
    
        // 总行数
        int row;
        // 总列数
        int col;
    
        public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
            if (matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
                return false;
            }
    
            row = matrix.length;
            col = matrix[0].length;
            // 利用二分法查询
            return binarySearchMatrix(matrix, 0, matrix.length - 1, target);
        }
    		
    		/**
    		  * 查找这是矩阵的哪一行
    		  */
        public boolean binarySearchMatrix(int[][] matrix, int left, int right, int target) {
            if (left > right) {
                return false;
            }
            if (left == right) {
                int[] array = matrix[left];
                if (target < array[0] || target > array[col - 1]) {
                    return false;
                }
    						
    						// 从数据中心查找
                return binarySearchArray(array, 0, col - 1, target);
            }
    
            int middle = (left + right) / 2;
            int[] middleArray = matrix[middle];
            if (middleArray[0] > target) {
                return binarySearchMatrix(matrix, left, middle - 1, target);
            } else if (middleArray[col - 1] < target) {
                return binarySearchMatrix(matrix, middle + 1, right, target);
            } else {
                return binarySearchArray(middleArray, 0, col - 1, target);
            }
        }
    		
    		/**
    		  * 查找这是数组中的哪个位置
    		  */
        public boolean binarySearchArray(int[] array, int left, int right, int target) {
            if (left > right) {
                return false;
            }
            if (left == right) {
                return array[left] == target;
            }
    
            int middle = (left + right) / 2;
            if (array[middle] > target) {
                return binarySearchArray(array, left, middle - 1, target);
            } else if (array[middle] == target) {
                return true;
            } else {
                return binarySearchArray(array, middle + 1, right, target);
            }
        }
    }
    

    提交OK,其执行用时:1 ms,内存消耗: 38.3 MB

    优化

    虽然解题成功,且效果不错,但总感觉这样写的太过。因为我将二维数组的查找分为两种情况,如果以后变成三维、四维数组,岂不是代码更长?其实这种查找都是利用的同一种思想——二分查找,那我们是否可以将其进行合并呢?

    可以的,我们可以将二维数组拉长。拉成1层后,就可以直接用一维数组中的二分查找了。

    让我们看看代码:

    class Solution {
    
        public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
            if (matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
                return false;
            }
    
            int col = matrix[0].length;
            // 将二维数组拉成一维数组,利用二分法解决
            int left = 0;
            int right = matrix.length * col - 1;
            while (left <= right) {
                // 计算中间数的下标和值
                int middleIndex = (left + right) / 2;
                int middleVal = matrix[middleIndex / col][middleIndex % col];
                if (middleVal == target) {
                    return true;
                }
    
                if (middleVal < target) {
                    left = middleIndex + 1;
                } else {
                    right = middleIndex - 1;
                }
            }
    
            return false;
        }
    }
    

    提交OK,其执行用时:0 ms,内存消耗:40.9 MB

    大家知道这多余的内存消耗在哪儿呢?按道理说,跟前面的方法相比,这里不涉及递归,理论上其调用栈更少,内存消耗应该更少才对。如果大家知道的话,可以在下方评论,我将感激不尽。

    总结

    以上就是这道题目我的解答过程了,不知道大家是否理解了。这道题应该主要就是涉及到二分查找,然后加一些优化,应该就没有问题了。

    有兴趣的话可以访问我的博客或者关注我的公众号、头条号,说不定会有意外的惊喜。

    https://death00.github.io/

    公众号:健程之道

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/death00/p/12089813.html
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