搜索二维矩阵[中等]

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了搜索二维矩阵[中等]。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、题目

给你一个满足下述两条属性的m x n整数矩阵:
【1】每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。
【2】每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。

给你一个整数target,如果target在矩阵中,返回true;否则,返回false

示例 1:

搜索二维矩阵[中等],算法题,矩阵,算法,数据结构,java,后端,面试,性能优化

输入: matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3
输出: true

示例 2:

搜索二维矩阵[中等],算法题,矩阵,算法,数据结构,java,后端,面试,性能优化

输入: matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13
输出: false

m == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= m, n <= 100
-104 <= matrix[i][j], target <= 104

二、代码

【1】两次二分查找: 由于每行的第一个元素大于前一行的最后一个元素,且每行元素是升序的,所以每行的第一个元素大于前一行的第一个元素,因此矩阵第一列的元素是升序的。

我们可以对矩阵的第一列的元素二分查找,找到最后一个不大于目标值的元素,然后在该元素所在行中二分查找目标值是否存在。

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
        int low = 0, high = m * n - 1;
        while (low <= high) {
            int mid = (high - low) / 2 + low;
            int x = matrix[mid / n][mid % n];
            if (x < target) {
                low = mid + 1;
            } else if (x > target) {
                high = mid - 1;
            } else {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

时间复杂度: O(log ⁡m+log ⁡n)=O(log ⁡mn),其中mn分别是矩阵的行数和列数。
空间复杂度: O(1)

【2】一次二分查找: 若将矩阵每一行拼接在上一行的末尾,则会得到一个升序数组,我们可以在该数组上二分找到目标元素。代码实现时,可以二分升序数组的下标,将其映射到原矩阵的行和列上。

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
        int low = 0, high = m * n - 1;
        while (low <= high) {
            int mid = (high - low) / 2 + low;
            int x = matrix[mid / n][mid % n];
            if (x < target) {
                low = mid + 1;
            } else if (x > target) {
                high = mid - 1;
            } else {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

时间复杂度: O(log⁡mn),其中mn分别是矩阵的行数和列数。
空间复杂度: O(1)

两种方法殊途同归,都利用了二分查找,在二维矩阵上寻找目标值。值得注意的是,若二维数组中的一维数组的元素个数不一,方法二将会失效,而方法一则能正确处理。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-830487.html

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