大家好,今天我们来解决一道经典的算法题——搜索二维矩阵。这道题在 LeetCode 上被标记为中等难度,要求我们在一个满足特定条件的二维矩阵中查找一个目标值。如果目标值在矩阵中,返回 true
;否则,返回 false
。下面我将详细讲解解题思路,并附上 Python 代码实现。
给定一个满足以下两个条件的 m x n 整数矩阵:
你需要判断一个整数 target
是否在矩阵中。
示例 1:
输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3
输出:true
示例 2:
输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13
输出:false
二分查找:
映射二维索引到一维索引:
def searchMatrix(matrix, target):
"""
:type matrix: List[List[int]]
:type target: int
:rtype: bool
"""
if not matrix or not matrix[0]:
return False
m, n = len(matrix), len(matrix[0]) # 获取矩阵的行数和列数
left, right = 0, m * n - 1 # 初始化二分查找的左右边界
while left <= right:
mid = (left + right) // 2 # 计算中间索引
mid_value = matrix[mid // n][mid % n] # 将一维索引映射到二维索引
if mid_value == target:
return True # 找到目标值,返回 True
elif mid_value < target:
left = mid + 1 # 目标值在右侧,移动左边界
else:
right = mid - 1 # 目标值在左侧,移动右边界
return False # 未找到目标值,返回 False
# 测试示例
print(searchMatrix([[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], 3)) # 输出: True
print(searchMatrix([[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], 13)) # 输出: False
初始化边界:
left
初始化为 0,right
初始化为矩阵的最后一个元素的索引 m * n - 1
。二分查找:
left <= right
的范围内,计算中间索引 mid
。mid
映射到二维索引 matrix[mid // n][mid % n]
。mid_value
等于目标值,直接返回 True
。mid_value
小于目标值,说明目标值在右侧,将 left
移动到 mid + 1
。mid_value
大于目标值,说明目标值在左侧,将 right
移动到 mid - 1
。返回结果:
False
。m
是矩阵的行数,n
是矩阵的列数。二分查找的时间复杂度为 O(log(m * n))。输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3
输出:true
输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13
输出:false
通过将二维矩阵的索引映射到一维索引,我们可以使用二分查找高效地查找目标值。这种方法不仅简洁,而且效率非常高,适合处理类似的问题。希望这篇题解对大家有所帮助,如果有任何问题,欢迎在评论区留言讨论!
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