• 378. 有序矩阵中第K小的元素


    给定一个 n x n 矩阵,其中每行和每列元素均按升序排序,找到矩阵中第 k 小的元素。
    请注意,它是排序后的第 k 小元素,而不是第 k 个不同的元素。

    示例:

    matrix = [
    [ 1, 5, 9],
    [10, 11, 13],
    [12, 13, 15]
    ],
    k = 8,

    返回 13。

    解:这个题很有意思,找的不是某个数而是第k小的,这就不能简单的定个点周围找了,可以参考二分查找

    我们只要沿着这条锯齿线走一遍即可计算出这两个板块的大小,也自然就统计出了这个矩阵中不大于 midmid 的数的个数了。

    走法演示如下,取 mid=8mid=8:

    初始位置在 matrix[n - 1][0]matrix[n−1][0](即左下角);

    设当前位置为 matrix[i][j]matrix[i][j]。若 matrix[i][j] leq midmatrix[i][j]≤mid,则将当前所在列的不大于 midmid 的数的数量(即 i + 1i+1)累加到答案中,并向右移动,否则向上移动;

    不断移动直到走出格子为止。

    我们发现这样的走法时间复杂度为 O(n)O(n),即我们可以线性计算对于任意一个 midmid,矩阵中有多少数不大于它。这满足了二分查找的性质。

    不妨假设答案为 xx,那么可以知道 lleq xleq rl≤x≤r,这样就确定了二分查找的上下界。

    每次对于「猜测」的答案 midmid,计算矩阵中有多少数不大于 midmid :

    如果数量不少于 kk,那么说明最终答案 xx 不大于 midmid;
    如果数量少于 kk,那么说明最终答案 xx 大于 midmid。
    这样我们就可以计算出最终的结果 xx 了。

    class Solution {
       public:
        bool check(vector<vector<int>>& matrix, int mid, int k, int n) {
            int i = n - 1;
            int j = 0;
            int num = 0;
            while (i >= 0 && j < n) {
                if (matrix[i][j] <= mid) {
                    num += i + 1;
                    j++;
                } else {
                    i--;
                }
            }
            return num >= k;
        }
    
        int kthSmallest(vector<vector<int>>& matrix, int k) {
            int n = matrix.size();
            int left = matrix[0][0];
            int right = matrix[n - 1][n - 1];
            while (left < right) {
                int mid = left + ((right - left) >> 1);
                if (check(matrix, mid, k, n)) {
                    right = mid;
                } else {
                    left = mid + 1;
                }
            }
            return left;
        }
    };
  • 相关阅读:
    CentOS 6.5 下源码搭建LAMP环境
    CentOS 6.5 下MySql主从、主主配置
    js基础梳理内存空间
    js基础梳理如何理解作用域和作用域链?
    js基础梳理究竟什么是变量对象,什么是活动对象?
    js基础梳理究竟什么是执行上下文栈(执行栈),执行上下文(可执行代码)?
    python作用域解析
    expect简单自动交互用于密码、命令输入
    使用pyinstaller打包多个py文件为一个EXE文件
    python*args和**kwargs作用和区别
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wangshaowei/p/13236383.html
Copyright © 2020-2023  润新知