LeetCode 算法: 旋转图像c++
原题链接🔗: 旋转图像
难度:中等⭐️⭐️
题目
给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。
你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。
示例 1:

输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]
示例 2:

输入:matrix = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]
输出:[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]
提示:
n == matrix.length == matrix[i].length
1 <= n <= 20
-1000 <= matrix[i][j] <= 1000
题解
辅助数组法
- 题解:
要将一个 n × n 的二维矩阵(代表一个图像)顺时针旋转 90 度,你可以遵循以下解题思路:
理解问题:首先,理解顺时针旋转90度意味着什么。对于矩阵中的每个元素,它将移动到原始位置的左上角方向。
创建新矩阵:由于旋转后的矩阵大小不会改变,你可以使用与原始矩阵相同大小的新矩阵来存储结果。
遍历原始矩阵:遍历原始矩阵的每个元素,确定它们在新矩阵中的位置。对于矩阵中的每个元素 matrix[i][j],它将在新矩阵中的位置是 new_matrix[j][n-1-i]。
填充新矩阵:按照上述规则,将原始矩阵的元素复制到新矩阵的相应位置。
优化空间:如果不需要保留原始矩阵,你可以在原地修改矩阵以节省空间。这可以通过先交换行,然后反转每一行来实现。
代码实现:根据上述逻辑,编写代码实现矩阵的旋转。
测试:编写测试用例来验证你的解决方案是否正确。确保测试包括各种大小的矩阵,包括特殊情况,如 n=1 或 n=2。
考虑边界条件:确保你的解决方案能够处理矩阵的边界条件,例如矩阵的第一行和第一列。
性能分析:分析你的解决方案的时间和空间复杂度。理想情况下,时间复杂度应该是 O(n^2),因为每个元素都被访问一次,空间复杂度应该是 O(1),如果原地旋转的话。
代码优化:如果可能,尝试优化你的代码,使其更简洁或提高性能。
以下是一个简化的步骤描述,展示了如何在原地旋转矩阵:
- 交换矩阵的行和列,即 matrix[i][j] 与 matrix[j][n-1-i] 交换。
- 反转每一行,即 matrix[i] 变为 matrix[i] 的逆序。
这种方法不需要额外的空间,因为它直接在原始矩阵上进行操作。但请注意,这种方法会修改原始矩阵,如果需要保留原始矩阵,则需要先复制一份。
- 复杂度:时间复杂度应该是 O(n2),时间复杂度应该是 O(n2)。
- 过程:
- 创建一个新的 n × n 的矩阵,用于存储旋转后的图像。
- 遍历原始矩阵,对于每个元素matrix[i][j],将其复制到新矩阵的相应位置,使用公式 new_matrix[j][n-1-i]。
- 释放原始矩阵(如果需要的话)。
- c++ demo:
#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;void rotateMatrix(vector<vector<int>>& matrix) {int n = matrix.size();vector<vector<int>> newMatrix(n, vector<int>(n));// 将原始矩阵的元素复制到新矩阵中for (int i = 0; i < n; ++i) {for (int j = 0; j < n; ++j) {newMatrix[j][n - 1 - i] = matrix[i][j];}}// 将新矩阵赋值回原始矩阵matrix = newMatrix;
}void printMatrix(const vector<vector<int>>& matrix) {for (const auto& row : matrix) {for (int val : row) {cout << val << " ";}cout << endl;}
}int main() {vector<vector<int>> matrix = {{1, 2, 3},{4, 5, 6},{7, 8, 9}};cout << "Original Matrix:" << endl;printMatrix(matrix);rotateMatrix(matrix);cout << "Rotated Matrix:" << endl;printMatrix(matrix);cout << endl;vector<vector<int>> matrix2 = {{5, 1, 9, 11},{2, 4, 8, 10},{13, 3, 6, 7 },{15, 14, 12, 16}};cout << "Original Matrix2:" << endl;printMatrix(matrix2);rotateMatrix(matrix2);cout << "Rotated Matrix2:" << endl;printMatrix(matrix2);return 0;
}
- 输出结果:
Original Matrix:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Rotated Matrix:
7 4 1
8 5 2
9 6 3Original Matrix2:
5 1 9 11
2 4 8 10
13 3 6 7
15 14 12 16
Rotated Matrix2:
15 13 2 5
14 3 4 1
12 6 8 9
16 7 10 11
相关文章:
LeetCode 算法: 旋转图像c++
原题链接🔗: 旋转图像 难度:中等⭐️⭐️ 题目 给定一个 n n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图…...
Java Android 静态内部类 以及优雅实现单例模式/避免handler内存泄漏
前言 Java 中的静态内部类(Static Nested Class)是定义在另一个类里面的一个静态类。它和普通的内部类有些区别,主要是静态内部类不需要依赖于外部类的实例就可以被创建和访问。这种类的特性使得它非常适合用来作为辅助类,用于支持外部类的功能。 特点以及使用场景 静态内…...
Flink协调器Coordinator及自定义Operator
Flink协调器Coordinator及自定义Operator 最近的项目开发过程中,使用到了Flink中的协调器以及自定义算子相关的内容,本篇文章主要介绍Flink中的协调器是什么,如何用,以及协调器与算子间的交互。 协调器Coordinator Flink中的协调…...
C调用C++中的类
文章目录 测试代码 测试代码 在C语言中调用C类,需要遵循几个步骤: 在C代码中,确保C类的函数是extern “C”,这样可以防止名称修饰(name mangling)。 使用头文件声明C类的公共接口,并且为这个…...
NFTScan 正式上线 Sei NFTScan 浏览器和 NFT API 数据服务
2024 年 6 月 12 号,NFTScan 团队正式对外发布了 Sei NFTScan 浏览器,将为 Sei 生态的 NFT 开发者和用户提供简洁高效的 NFT 数据搜索查询服务。NFTScan 作为全球领先的 NFT 数据基础设施服务商,Sei 是继 Bitcoin、Ethereum、BNBChain、Polyg…...
2024年高考:计算机相关专业前景分析与选择建议
2024年高考结束,面对计算机专业是否仍具有吸引力的讨论,本文将从行业趋势、就业市场、个人兴趣与能力、专业选择建议等多个角度进行深入分析,以帮助考生和家长做出明智的决策。 文章目录 一、行业趋势与就业市场1. 计算机行业的发展与变革2. …...
SQL聚合函数---汇总数据
此篇文章内容均来自与mysql必知必会教材,后期有衍生会继续更新、补充知识体系结构 文章目录 SQL聚集函数表:AGV()count()根据需求可以进行组合处理 max()min()max()、min()、avg()组…...
webpack5新特性
webpack5新特性 持久化缓存资源模块moduleIds & chunkIds的优化更智能的tree shakingnodeJs的polyfill脚本被移除支持生成e6/es2015的代码SplitChunk和模块大小Module Federation 持久化缓存 缓存生成的webpack模块和chunk,来改善构建速度cache 会在开发模式被设置成 ty…...
java单体服务自定义锁名称工具类
需求: 操作员能够对自己权限下的用户数据进行数据填充,但是不同操作员之间可能会有重复的用户数据,为了避免操作员覆盖数据或者重复操作数据,应该在操作用户数据时加锁,要求加的这一把锁必须是细粒度的锁,…...
整理好了!2024年最常见 20 道并发编程面试题(四)
上一篇地址:整理好了!2024年最常见 20 道并发编程面试题(三)-CSDN博客 七、请解释什么是条件变量(Condition Variable)以及它的用途。 条件变量是一种同步机制,用于在多线程编程中协调线程间的…...
持续交付一
一、 你的项目依赖的 jQuery 版本是 1.0.0 ,Bootstrap 依赖的版本是 1.1.0,而 Chosen 依赖的版本是 1.2.0,看上去都是小版本不一致,一开始并没有发现任何问题,但是如果到后期发现不兼容,可能就为时已晚了。…...
基于 Python 解析 XML 文件并将数据存储到 MongoDB 数据库
1. 问题背景 在软件开发中,我们经常需要处理各种格式的数据。XML 是一种常用的数据交换格式,它可以存储和传输结构化数据。很多网站会提供 XML 格式的数据接口,以便其他系统可以方便地获取数据。 我们有这样一个需求:我们需要从…...
Interview preparation--案例加密后数据的模糊查询
加密数据的模糊查询实现方案 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好,本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路,希望对大家有所启发。为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储,常见的有࿱…...
一个简单的R语言数据分析案例
在R语言中,数据分析可以涵盖广泛的领域,包括描述性统计、探索性数据分析、假设检验、数据可视化、机器学习等。以下是一个简单的R语言数据分析案例,该案例将涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计、数据可视化以及一个简单的预测模型。 案例&a…...
springCloudAlibaba之分布式事务组件---seata
Seata Sea学习分布式事务Seata二阶段提交协议AT模式TCC模式 Seata服务搭建Seata Server(事务协调者TC)环境搭建seata服务搭建-db数据源seata服务搭建-nacos启动seata服务 分布式事务代码搭建-client端搭建接入微服务应用 Sea学习 事务:事务是…...
无公网IP与服务器完成企业微信网页应用开发远程调试详细流程
文章目录 前言1. Windows安装Cpolar2. 创建Cpolar域名3. 创建企业微信应用4. 定义回调本地接口5. 回调和可信域名接口校验6. 设置固定Cpolar域名7. 使用固定域名校验 前言 本文主要介绍如何在企业微信开发者中心通过使用内网穿透工具提供的公网域名成功验证回调本地接口服务! …...
CSS 字体颜色渐变
CSS 字体颜色渐变 css 代码: 注意:background: linear-gradient(属性),属性可以调整方向 例如:to bottom 上下结构,to right 左右结构font-family: DIN, DIN;font-weight: normal;font-size: 22px;color:…...
【机器学习】基于CTC模型的语音转换可编辑文本研究
1.引言 1.1语音识别技术的研究背景 1.1.1.语音识别技术的需求 语音识别技术的研究和发展,对于提升人类与机器的交互方式具有深远的影响。首先,它极大地提高了工作效率和便利性。通过语音指令控制设备,用户可以更快捷地完成任务,…...
数据结构错题答案汇总
王道学习 第一章 绪论 1.1 3.A 数据的逻辑结构是从面向实际问题的角度出发的,只采用抽象表达方式,独立于存储结构,数据的存储方式有多种不同的选择;而数据的存储结构是逻辑结构在计算机上的映射,它不能独立于逻辑结构而存在。数…...
搞AI?中小企业拿什么和大厂拼?
近期,苹果发布M4芯片,号称“比当今任何AI PC的任何神经引擎都强!”紧随其后微软携“CopilotPCs”的概念加入AI PC激战。截至目前,包括联想、惠普、华为等多家主流PC厂商在内,已经至少推出了超50款AI PC产品。 AI重塑行…...
uniapp 对接腾讯云IM群组成员管理(增删改查)
UniApp 实战:腾讯云IM群组成员管理(增删改查) 一、前言 在社交类App开发中,群组成员管理是核心功能之一。本文将基于UniApp框架,结合腾讯云IM SDK,详细讲解如何实现群组成员的增删改查全流程。 权限校验…...
网络六边形受到攻击
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 抽象 现代智能交通系统 (ITS) 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 (…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享
文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的,根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折,不要问我为什么,主要…...
智能在线客服平台:数字化时代企业连接用户的 AI 中枢
随着互联网技术的飞速发展,消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁,不仅优化了客户体验,还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用,并…...
HTML前端开发:JavaScript 常用事件详解
作为前端开发的核心,JavaScript 事件是用户与网页交互的基础。以下是常见事件的详细说明和用法示例: 1. onclick - 点击事件 当元素被单击时触发(左键点击) button.onclick function() {alert("按钮被点击了!&…...
NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停 1. 安全点(Safepoint)阻塞 现象:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。原因:JVM等待所有线程进入安全点(如…...
MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化
在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...
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…...
