力扣(LeetCode)240. 搜索二维矩阵 II(C++)
题目描述
枚举
枚举整个矩阵,找到等于 target 的元素,则 return true ,否则 return false。
class Solution {
public:bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {int n = matrix.size(), m = matrix[0].size();for (auto &x : matrix)for (auto &t : x)if (t == target) return true;return false;}
};
- 时间复杂度 : O(n×m)O(n\times m)O(n×m) , nnn 是数组的行数,mmm 是数组的列数,枚举所有元素,时间复杂度 O(n×m)O(n\times m)O(n×m) 。
- 空间复杂度 : O(1)O(1)O(1) , 只使用常量级空间 。
二分查找
二分优化枚举。按行枚举矩阵,由于每行元素有序,可以二分查找行内的元素。
class Solution {
public:bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {int n = matrix.size(), m = matrix[0].size();for (auto &x : matrix) {int l = 0, r = m - 1;while(l <= r) {int mid = l + (r - l >> 1);if (x[mid] < target) l = mid + 1;else r = mid - 1;}if (l < m && x[l] == target) return true;}return false;}
};
- 时间复杂度 : O(nlogm)O(nlogm)O(nlogm) , nnn 是数组的行数,mmm 是数组的列数,一次枚举一行,每行二分查找,时间复杂度 O(nlogm)O(nlogm)O(nlogm) 。
- 空间复杂度 : O(1)O(1)O(1) , 只使用常量级空间 。
枚举行列
更大胆的,同时枚举行列。这是由于每行元素有序,每列元素同样有序。
目的:保证被枚举元素与 target 的大小关系,对应唯一的移动方向
结论:从右上角枚举到左下角,根据右上角元素与 target 的大小关系,确定枚举的移动方向。
证明:右上角元素是一行的最大元素,一列的最小元素。往左下枚举,要找比他小的元素,只能同行往左;要找比他大的元素,只能同列向下。即
右上角元素 >\gt> target,往左;右上角元素 <\lt< target,往下。
朴素错法
- 为什么从左上角枚举到右下角不行?
答:左上角元素是一行的最小元素,一列的最小元素。往右下枚举,要找比他大的元素,不能确定往右还是往下。
class Solution {
public:bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {int n = matrix.size(), m = matrix[0].size();int i = 0, j = m - 1;while(i < n && j >= 0) {if (matrix[i][j] > target) j --;else if (matrix[i][j] < target) i ++;else return true;}return false;}
};
- 时间复杂度 : O(n+m)O(n+m)O(n+m) , nnn 是数组的行数,mmm 是数组的列数,一次枚举,移动一列或者一行,时间复杂度 O(n+m)O(n+m)O(n+m) 。
- 空间复杂度 : O(1)O(1)O(1) , 只使用常量级空间 。
AC
按行列枚举,执行结果。

致语
- 理解思路很重要
- 读者有问题请留言,清墨看到就会回复的。
相关文章:
力扣(LeetCode)240. 搜索二维矩阵 II(C++)
题目描述 枚举 枚举整个矩阵,找到等于 target 的元素,则 return true ,否则 return false。 class Solution { public:bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {int n matrix.size(), m matrix[0]…...
golang defer
文章目录延迟函数的参数在defer语句出现时就已经确定下来了延迟函数没有入参时,延迟函数体内的变量会受到影响延迟函数 *可以* 修改主函数的 *具名* 返回值延迟函数 *无法* 修改主函数的 *匿名* 返回值defer会把声明的 延迟函数以及 函数的入参放到栈上,…...
【Java】线程的死锁和释放锁
线程死锁是线程同步的时候可能出现的一种问题 文章目录1. 线程的死锁1.1 基本介绍1.2 应用案例2. 释放锁2.1 下面的操作会释放锁2.2 下面的操作不会释放锁1. 线程的死锁 1.1 基本介绍 多个线程都占用了对方的锁资源,但不肯相让,导致了死锁,…...
如何使用断点续传上传大文件
概念 大文件上传的需求介绍 不管怎样简单的需求,在量级达到一定层次时,都会变得异常复杂。 文件上传简单,文件变大就复杂 上传大文件时,以下几个变量会影响我们的用户体验 服务器处理数据的能力请求超时网络波动 上传时间会变长…...
【图神经网络】图拉普拉斯滤波器如何实现全通、低通、高通滤波
【图神经网络】图拉普拉斯滤波器如何实现全通、低通、高通滤波 文章目录【图神经网络】图拉普拉斯滤波器如何实现全通、低通、高通滤波1. 前言2. 符号说明3. 三种滤波3.1 全通滤波3.2 低通滤波3.2.1 平滑信号分析3.2.2 广义拉普拉斯平滑滤波器3.3 高通滤波4. 总结1. 前言 GCN&…...
python操作mysql数据库详解
使用Python操作MySQL数据库 MySQL是一种关系型数据库管理系统,它可以用来存储和管理大量的数据。之前介绍了大部分主流数据库,今天将介绍如何使用Python来操作MySQL数据库。 安装MySQL 首先,我们需要安装MySQL服务器,可以从MyS…...
netty群聊系统
1设计思路:启动一个服务端,多个客户端第一个客户端启动时,会告诉服务器上线了第二个客户端启动时,告诉服务器上线,并且通知第一个启动的客户端第三个客户端启动时,告诉服务器上线,并且通知第一个…...
Android 初代 K-V 存储框架 SharedPreferences,旧时代的余晖?
本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好,我是小彭。 SharedPreferences 是 Android 平台上轻量级的 K-V 存储框架,亦是初代 K-V 存储框架,至今被很多应用沿用。 有的…...
在windows中使用tomcat搭建Jenkins
1、 准备环境:JDK JDK官网下载:https://download.oracle.com/java/19/latest/jdk-19_windows-x64_bin.msi 2、 tomcat包 tocat官网下载:https://tomcat.apache.org/download-90.cgi 3、 Jenkins.war包 Jenkins官网下载:https://mi…...
Linux系统
linux系统 世界上最重要的服务器端操作系统。 创建新目录 mkdir app mkdir -m 目录权限 目录名 创建有权限的目录名。 创建一个空白文件 touch app.txt创建一个文件。 cat创建一个文件。 vi/vim创建一个文件。 nano创建一个文件。 truncate创建一个文件。 pwd查看当前目录。 rm…...
Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)
wiki里说 在声音处理中,梅尔频率倒谱( MFC ) 是声音的短期功率谱的表示,基于非线性梅尔频率标度上的对数功率谱的线性余弦变换。 倒谱和MFC 之间的区别在于,在 MFC 中,频带在梅尔尺度上等距分布,这比正常频谱中使用的线…...
第七讲---贪心(上课)
1.股票买卖 一、贪心 考虑一种方案,在每次上升的前一天购入股票,并在上升后的当天卖出的方案 if (w[i] > w[i - 1])res w[i] - w[i - 1];接下来证明该贪心思路得出的方案即是最优解。 (1)证明贪心解 ≥ 最优解: …...
计算机如何思考与图灵完备
图灵完备是针对一套数据操作规则而言的概念,数据操作规则可以是一门编程语言,也可以是计算机实现里面的指令集,比如C/C++是图图灵完备的,通用CPU也是图灵完备的,但是GPU却不一定是图灵完备的。说白了图灵完备定义了一套规则,当这套规则可以实现图灵迹模型里的全部功能时,…...
惠普LaserJet M1005 MFP报错b2
故障现象: 惠普LaserJet M1005 MFP开机后直接报b2错误; 检测维修: 故障大意是:机器的硬件可能出现点突变,此问题建议联系当地维修中心进行处理。...
网络协议(TCP/IP)
目录一、网络分层模型二、OSI模型三、网络传输原理四、TCP/IP1、TCP/IP 原理2、TCP 三次握手/四次挥手3、Http协议和TCP/IP的区别五、HTTP原理六、HTTPS原理七、CDN原理一、网络分层模型 互联网的本质就是一系列的网络协议,最早由ISO国际组织定义为7层网络参考模型…...
2023河南省第二届职业技能大赛郑州市选拔赛“网络安全” 项目比赛样题任务书
2023河南省第二届职业技能大赛郑州市选拔赛“网络安全” 项目比赛样题任务书2023河南省第二届职业技能大赛郑州市选拔赛“网络安全” 项目比赛样题任务书A模块基础设施设置/安全加固(200分)A-1:登录安全加固(Windows, Linux&#…...
6、流程控制
目录一、if二、switch三、for四、break与continue五、goto与Label一、if if使用:逻辑表达式成立,就会执行{}里的内容;逻辑表达式不需要加() if 5 > 9 {fmt.Println("5>9") }if句子中允许包含1个(仅1个)分号:在分…...
Linux中最基本常见命令总结
❤❤💛💛💚💚💙💙💜💜您的认可是对我最大的帮助💜💜💙💙💚💚💛💛❤❤ 🤎&…...
Python学习-----模块2.0(常用模块之时间模块-->time)
目录 前言: time简介 导入模块 1.时间戳 2.时间元组 (1)把时间戳转换为元组形式 (2)元组转换为时间戳输出 (3)把元组转换为格式化时间 (4)把时间戳转换为格式化时间…...
XXL-JOB分布式任务调度框架(二)-策略详解
文章目录1.引言2.任务详解2.1.执行器2.2.基础配置3.路由策略(第一个)-案例4.路由策略(最后一个)-案例5.轮询策略-案例6.随机选取7.轮询选取8.一致性hash9.最不经常使用 (LFU)10.最近最久未使用(LRU)11.故障转移12.忙碌转移13.分片广播任务14.父子任务15.…...
云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?
大家好,欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇! 在上一篇,我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在,我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主,是时…...
label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
golang循环变量捕获问题
在 Go 语言中,当在循环中启动协程(goroutine)时,如果在协程闭包中直接引用循环变量,可能会遇到一个常见的陷阱 - 循环变量捕获问题。让我详细解释一下: 问题背景 看这个代码片段: fo…...
对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...
【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版
7种色调职场工作汇报PPT,橙蓝、黑红、红蓝、蓝橙灰、浅蓝、浅绿、深蓝七种色调模版 【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版:职场可视化逻辑图分析PPT模版https://pan.quark.cn/s/78aeabbd92d1...
STM32HAL库USART源代码解析及应用
STM32HAL库USART源代码解析 前言STM32CubeIDE配置串口USART和UART的选择使用模式参数设置GPIO配置DMA配置中断配置硬件流控制使能生成代码解析和使用方法串口初始化__UART_HandleTypeDef结构体浅析HAL库代码实际使用方法使用轮询方式发送使用轮询方式接收使用中断方式发送使用中…...
破解路内监管盲区:免布线低位视频桩重塑停车管理新标准
城市路内停车管理常因行道树遮挡、高位设备盲区等问题,导致车牌识别率低、逃费率高,传统模式在复杂路段束手无策。免布线低位视频桩凭借超低视角部署与智能算法,正成为破局关键。该设备安装于车位侧方0.5-0.7米高度,直接规避树枝遮…...
【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验
Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...
文件上传漏洞防御全攻略
要全面防范文件上传漏洞,需构建多层防御体系,结合技术验证、存储隔离与权限控制: 🔒 一、基础防护层 前端校验(仅辅助) 通过JavaScript限制文件后缀名(白名单)和大小,提…...
