https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix-ii/
编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性:
每行的元素从左到右升序排列。
每列的元素从上到下升序排列。
示例:
现有矩阵 matrix 如下:
[
[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]
]
给定 target = 5,返回 true。
给定 target = 20,返回 false。
- 数组
- 阿里
- 腾讯
- 百度
- 字节
符合直觉的做法是两层循环遍历,时间复杂度是 O(m * n), 有没有时间复杂度更好的做法呢? 答案是有,那就是充分运用矩阵的特性(横向纵向都递增), 我们可以从角落(左下或者右上)开始遍历,这样时间复杂度是 O(m + n).
其中蓝色代表我们选择的起点元素, 红色代表目标元素。
- 从角落开始遍历,利用递增的特性简化时间复杂
代码支持:JavaScript, Python3
JavaScript Code:
/*
* @lc app=leetcode id=240 lang=javascript
*
* [240] Search a 2D Matrix II
*
* https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix-ii/description/
*
*
*/
/**
* @param {number[][]} matrix
* @param {number} target
* @return {boolean}
*/
var searchMatrix = function (matrix, target) {
if (!matrix || matrix.length === 0) return false;
let colIndex = 0;
let rowIndex = matrix.length - 1;
while (rowIndex > 0 && target < matrix[rowIndex][colIndex]) {
rowIndex--;
}
while (colIndex < matrix[0].length) {
if (target === matrix[rowIndex][colIndex]) return true;
if (target > matrix[rowIndex][colIndex]) {
colIndex++;
} else if (rowIndex > 0) {
rowIndex--;
} else {
return false;
}
}
return false;
};
Python Code:
class Solution:
def searchMatrix(self, matrix, target):
m = len(matrix)
if m == 0:
return False
n = len(matrix[0])
i = m - 1
j = 0
while i >= 0 and j < n:
if matrix[i][j] == target:
return True
if matrix[i][j] > target:
i -= 1
else:
j += 1
return False
复杂度分析
- 时间复杂度:$O(M + N)$
- 空间复杂度:$O(1)$
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