我是靠谱客的博主 谨慎胡萝卜,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【leetcode系列】【算法】【面试题】二维数组中的查找(利用栈的分治 + 二分查找)题目:解题思路:代码实现:,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

题目:

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

 

解题思路:

方法一:线性查找

从矩阵的右上角开始查找,流程如下:

  1. 如果目标值大于当前值,则目标值大于当前行前面的所有值,所以向下查找
  2. 如果目标值小于当前值,则目标值小于当前列下面的所有值,所以向左查找

这样子能够保证不会错过目标值

 

方法二:分治 + 二分查找

从矩阵中心获取一点,按照这一点的行列进行划分4个区域,其中左上角的区域中,所有数字均小于中心点,右下角区域所有值均大于中心点;而左下和右上两个区域的值无法区分大小

根据这一点,至少可以排除掉左上或者右下的区域,然后进行剩余3个区域的分治,图示流程如下:

假设初始矩阵如下,目标值target = 5:

中心值 = 9 > 5,此时将右下角区域全部舍去,对剩余三个区域进行分治:

当一个矩阵小于2 × 2时,对当前矩阵进行遍历判断,不再进行划分

此时左上角区域中矩阵为2 × 2的,对此矩阵进行遍历判断,找到目标值5

时间复杂度计算(字不好看,请见谅=,=):

 

代码实现:

方法一:

python:

class Solution:
    def findNumberIn2DArray(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:
        if 0 == len(matrix):
            return False
        
        row, column = 0, len(matrix[0]) - 1
        while row < len(matrix) and column >= 0:
            if target == matrix[row][column]:
                return True
            elif target > matrix[row][column]:
                row += 1
            else:
                column -= 1
                
        return False

c++:

class Solution {
public:
    bool findNumberIn2DArray(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        if (0 == matrix.size()) {
            return false;
        }
        int row = 0;
        int column = matrix[0].size() - 1;
        while (row < matrix.size() and column >= 0) {
            if (target == matrix[row][column]) {
                return true;
            } else if (target > matrix[row][column]) {
                ++row;
            } else {
                --column;
            }
        }
        
        return false;
    }
};

 

方法二:

python : 

class Solution:
    def findNumberIn2DArray(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:
        if 0 == len(matrix):
            return False
        
        stack = [[0, len(matrix), 0, len(matrix[0])]]
        while stack:
            start_row, end_row, start_column, end_column = stack[-1]
            stack.pop()
            if start_row >= end_row or start_column >= end_column:
                continue
            
            curr_matrix = [matrix[i][start_column:end_column] for i in range(start_row, end_row)]
            if 2 >= end_row - start_row and 2 >= end_column - start_column:
                for i in range(start_row, end_row):
                    for j in range(start_column, end_column):
                        if target == matrix[i][j]:
                            return True
                        
                continue
                
            mid_row = (start_row + end_row) // 2
            mid_column = (start_column + end_column) // 2
            mid_num = matrix[mid_row][mid_column]
            if mid_num == target:
                return True

            # 右上角矩阵
            stack.append([start_row, mid_row, mid_column, end_column])
            # 左下角矩阵
            stack.append([mid_row, end_row, start_column, mid_column])
            if mid_num > target:
                # 左上角矩阵
                stack.append([start_row, mid_row, start_column, mid_column])
            else:
                # 右下角矩阵
                stack.append([mid_row, end_row, mid_column, end_column])
                
        return False

c++ :

#define START_ROW_IDX 0
#define END_ROW_IDX 1
#define START_COLUMN_IDX 2
#define END_COLUMN_IDX 3

#define RET_CONTINUE 0
#define RET_TRUE 1
#define RET_FALSE 2

class Solution {
public:
    void add_matrix_row_column(stack<vector<int>>& stack, int start_row, int end_row, int start_column, int end_column) {
        vector<int> curr_matrix;
        curr_matrix.push_back(start_row);
        curr_matrix.push_back(end_row);
        curr_matrix.push_back(start_column);
        curr_matrix.push_back(end_column);
        stack.push(curr_matrix);
    }
    
    int judge_matrix(const vector<vector<int>>& matrix, const vector<int>& curr_matrix, int target) {
        if (2 < curr_matrix[END_ROW_IDX] - curr_matrix[START_ROW_IDX]) {
            return RET_FALSE;
        } else if (2 < curr_matrix[END_COLUMN_IDX] - curr_matrix[START_COLUMN_IDX]) {
            return RET_FALSE;
        }
        
        // 如果当前矩阵小于2 * 2,则遍历判断
        for (int row = curr_matrix[START_ROW_IDX]; row < curr_matrix[END_ROW_IDX]; ++row) {
            for (int column = curr_matrix[START_COLUMN_IDX]; column < curr_matrix[END_COLUMN_IDX]; ++column) {
                if (matrix[row][column] == target) {
                    return RET_TRUE;
                }
            }
        }
        
        return RET_CONTINUE;
    }
    
    
    bool findNumberIn2DArray(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        if (0 >= matrix.size()) {
            return false;
        }
        
        stack<vector<int>> rec;
        add_matrix_row_column(rec, 0, matrix.size(), 0, matrix[0].size());
        
        while (!rec.empty()) {
            vector<int> curr_matrix = rec.top();
            rec.pop();
            
            if ((curr_matrix[START_ROW_IDX] >= curr_matrix[END_ROW_IDX])
                || (curr_matrix[START_COLUMN_IDX] >= curr_matrix[END_COLUMN_IDX])) {
                continue;
            }
            
            int ret = judge_matrix(matrix, curr_matrix, target);
            if (ret == RET_CONTINUE) {
                continue;
            } else if (ret == RET_TRUE) {
                return true;
            }

            int mid_row = (curr_matrix[START_ROW_IDX] + curr_matrix[END_ROW_IDX]) / 2;
            int mid_column = (curr_matrix[START_COLUMN_IDX] + curr_matrix[END_COLUMN_IDX]) / 2;
            int mid_num = matrix[mid_row][mid_column];
            if (mid_num == target) {
                return true;
            }
            
            // 右上角
            add_matrix_row_column(rec, curr_matrix[START_ROW_IDX], mid_row, mid_column, curr_matrix[END_COLUMN_IDX]);
            
            // 左下角
            add_matrix_row_column(rec, mid_row, curr_matrix[END_ROW_IDX], curr_matrix[START_COLUMN_IDX], mid_column);
            
            if (mid_num > target) {
                // 左上角
                add_matrix_row_column(rec, curr_matrix[START_ROW_IDX], mid_row, curr_matrix[START_COLUMN_IDX], mid_column);
            } else {
                // 右下角
                add_matrix_row_column(rec, mid_row, curr_matrix[END_ROW_IDX], mid_column, curr_matrix[END_COLUMN_IDX]);
            }
        }
        
        return false;

    }
};

 

最后

以上就是谨慎胡萝卜为你收集整理的【leetcode系列】【算法】【面试题】二维数组中的查找(利用栈的分治 + 二分查找)题目:解题思路:代码实现:的全部内容,希望文章能够帮你解决【leetcode系列】【算法】【面试题】二维数组中的查找(利用栈的分治 + 二分查找)题目:解题思路:代码实现:所遇到的程序开发问题。

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