当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode[中等] 74.搜索二维矩阵

给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵:

  • 每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。
  • 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 。

public class Solution {public bool 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 = low + (high - low) / 2;int row = mid / n , column = mid % n;if(matrix[row][column] == target)return true;else if(matrix[row][column] > target)high = mid -1;elselow = mid + 1;}return false;}
}

思路:m 行 n 列的矩阵可以转换成长度为 mn 的升序数组。矩阵中的每个位置可以和升序数组中的下标转换:

  • 当 0≤i<m 且 0≤j<n 时,矩阵的第 i 行第 j 列等价于升序数组的下标 i×n+j;

  • 当 0≤index<mn 时,升序数组的下标 index 等价于矩阵的第 ⌊nindex​⌋ 行第 index mod n 列。

为了判断矩阵中是否存在目标值,可以在矩阵转换成的升序数组中二分查找。

复杂度分析

代码

测试用例

测试结果

测试结果

全部题解

74. 搜索二维矩阵

Storm

Guardian

关注

242

2022.06.11

发布于 上海

数组

二分查找

矩阵

C

6+

解法

思路和算法

由于给定的矩阵满足每行升序排序,且每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数,因此如果将矩阵的每一行拼接到前一行的末尾,可以得到一个升序数组,m 行 n 列的矩阵可以转换成长度为 mn 的升序数组。矩阵中的每个位置可以和升序数组中的下标转换:

  • 当 0≤i<m 且 0≤j<n 时,矩阵的第 i 行第 j 列等价于升序数组的下标 i×n+j;

  • 当 0≤index<mn 时,升序数组的下标 index 等价于矩阵的第 ⌊nindex​⌋ 行第 indexmodn 列。

为了判断矩阵中是否存在目标值,可以在矩阵转换成的升序数组中二分查找。

用 low 和 high 分别表示二分查找的下标范围的下界和上界,初始时 low=0,high=mn−1。每次查找时,取 mid 为 low 和 high 的平均数向下取整,计算下标 mid 对应的矩阵行下标和列下标,判断矩阵中的相应位置的数和目标值的大小关系,调整查找的下标范围。

  • 如果矩阵中相应位置的数等于 target,则找到目标值,返回 true。

  • 如果矩阵中相应位置的数大于 target,则如果目标值存在,其下标一定小于 mid,因此在下标范围 [low,mid−1] 中继续查找。

  • 如果矩阵中相应位置的数小于 target,则如果目标值存在,其下标一定大于 mid,因此在下标范围 [mid+1,high] 中继续查找。

如果查找的过程中出现 low>high,则目标值不存在,返回 false。

代码

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 = low + (high - low) / 2;int row = mid / n, column = mid % n;if (matrix[row][column] == target) {return true;} else if (matrix[row][column] > target) {high = mid - 1;} else {low = mid + 1;}}return false;}
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(log(mn)),其中 m 和 n 分别是矩阵 matrix 的行数和列数。矩阵中的元素个数是 mn,二分查找的次数是 O(log(mn)),每次查找的时间是 O(1),时间复杂度是 O(log(mn))。

  • 空间复杂度:O(1)。

相关文章:

LeetCode[中等] 74.搜索二维矩阵

给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵&#xff1a; 每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。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 &#xff0c;如果 target 在矩阵中&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。…...

overleaf如何下载论文的pdf

用overleaf写完英文论文后&#xff0c;要将论文保存为PDF格式 点击图片中的下载按钮 然后选择一个路径保存论文的PDF格式即可。...

Java 每日一刊(第13期):this super static

“优秀的代码不仅仅是给机器看的&#xff0c;更是给人看的。” 前言 这里是分享 Java 相关内容的专刊&#xff0c;每日一更。 本期将为大家带来以下内容&#xff1a; this 关键字super 关键字static 关键字 this 关键字 this 关键字是 Java 中最常见的关键字之一&#xf…...

关于一些Spring的配置的作用

文章目录 spring.profiles.activejmx.default-domainmain.allow-bean-definition-overridingmain.allow-circular-referencescloud.nacoscloud.nacos.configcloud.nacos.shared-configsmvc.pathmatch.matching-strategy spring:profiles:active: ${config.profile}# include…...

利用Python与Ansible实现高效网络配置管理

利用Python与Ansible实现高效网络配置管理 在当今复杂多变的网络环境中&#xff0c;自动化配置管理工具成为了IT运维团队不可或缺的工具。Python以其强大的编程能力和丰富的库支持&#xff0c;结合Ansible这一流行的自动化运维工具&#xff0c;能够极大地提升网络配置管理的效…...

JDBC技术在不同数据库系统中的兼容性及Java数据库交互技术概览

目录 1. JDBC技术在不同数据库系统中的兼容性 2. 除了JDBC&#xff0c;还有哪些技术可以实现Java与数据库的交互&#xff1f; 3. 结论 在Java应用程序中&#xff0c;数据库交互是一个核心功能。Java Database Connectivity (JDBC) 是实现这一功能的标准技术之一。然而&#…...

双击热备 Electron网页客户端

安装流程&#xff1a; 1.下载node.js安装包进行安装 2.点击Next; 3.勾选&#xff0c;点击Next; 4.选择安装目录 5.选择Online 模式 6.下一步执行安装 。 7.运行cmd,执行命令 path 和 node --version&#xff0c;查看配置路径和版本 8.Goland安装插件node.js 9.配置运行…...

数据中台系统产品原型RP原型Axure高保真交互原型 源文件分享

在数字化时代&#xff0c;数据已经成为企业最宝贵的资产之一。为了更好地管理和利用这些数据&#xff0c;这边为大家整理了一套数据中台Axure高保真原型。这套原型致力于为企业提供全方位的数据服务&#xff0c;助力企业实现数据驱动的创新发展。 下载及预览地址&#xff1a;h…...

论文阅读笔记:Sapiens: Foundation for Human Vision Models

Sapiens: Foundation for Human Vision Models 1 背景1.1 问题1.2 目标 2 方法3 创新点4 模块4.1 Humans-300M数据集4.2 预训练4.3 2D位姿估计4.4 身体部位分割4.5 深度估计4.6 表面法线估计 5 实验5.1 实现细节5.2 2D位姿估计5.3 身体部位分割5.4 深度估计5.5 表面法线估计5.6…...

【学术会议:中国厦门,为全球的计算机科学与管理科技研究者提供一个国际交流平台】第五届计算机科学与管理科技国际学术会议(ICCSMT 2024)

您的学术研究值得被更多人看到&#xff01; 在这里&#xff0c;我为您提供精准的会议推荐&#xff0c;包括计算机科学、管理科技、信息系统、人工智能、供应链管理等领域的国际会议。高效的稿件录用流程和优质的检索服务将确保您的研究成果迅速传播。关注我&#xff0c;寻找与…...

RK3588/RK3588s运行yolov8达到27ms

前言 Hello&#xff0c;小伙伴们~~我最近做了一个比较有意思的东西&#xff0c;想起来也好久没有写博客了&#xff0c;就记录一下吧。希望和大家一起学习&#xff0c;一起进步&#xff01; 我简单介绍一下我最近做的这个东西的经过哈~上个月在B站上看到了一个博主发了一条视频关…...

2024年华为杯中国研究生数学建模竞赛E题(高速公路应急车道紧急启用模型)思路

1. 统计四个观测点的交通流参数随时间的变化规律 思路: 从视频数据中提取流量、密度、速度等交通流参数。进行时间序列统计,分析其随时间的变化规律。通过数据可视化,帮助分析流量波动、车速变化等现象。主要步骤: 读取视频数据:利用提供的Python程序读取每个视频文件。提…...

np.random.seed设完又想用随机seed怎么办

Python 设完np random seed 之后又想不设这个seed让它random&#xff0c;怎么办&#xff1f; 在Python的NumPy库中&#xff0c;一旦你设置了随机种子&#xff08;通过numpy.random.seed()函数&#xff09;&#xff0c;所有后续的随机操作都会基于这个种子生成可预测的结果。如…...

[数据结构]动态顺序表的实现与应用

文章目录 一、引言二、动态顺序表的基本概念三、动态顺序表的实现1、结构体定义2、初始化3、销毁4、扩容5、缩容5、打印6、增删查改 四、分析动态顺序表1、存储方式2、优点3、缺点 五、总结1、练习题2、源代码 一、引言 想象一下&#xff0c;你有一个箱子&#xff08;静态顺序…...

Invalid Private Key, Not a valid string or uint8Array

报这种错误&#xff1a;一般在生成private key前面添加"0x"即可解决。我就是在私钥前面添加了"0x"解决了。 在学习web3时&#xff0c;使用助词生成的私钥&#xff0c;然后由私钥导出keystore就报错&#xff1a; ERROR Invalid Private Key, Not a valid …...

【Text2SQL】PET-SQL:在Spider基准测试中取得了SOTA

解读&#xff1a;PET-SQL: A Prompt-enhanced Two-stage Text-to-SQL Framework with Cross-consistency 这篇论文介绍了一个名为 PET-SQL 的文本到 SQL&#xff08;Text-to-SQL&#xff09;框架&#xff0c;旨在通过增强提示&#xff08;prompt&#xff09;和利用不同大型语言…...

python-3n+1数链/233

一&#xff1a;3n1数链题目描述 在计算机科学上&#xff0c;有很多类问题是无法解决的&#xff0c;我们称之为不可解决问题。然而&#xff0c;在很多情况下我们并不知道哪一类问题可以解决&#xff0c;哪一类问题不可解决。现在我们就有这样一个问题&#xff0c;问题如下&#…...

vue2基础系列教程之v-model及面试高频问题

v-model是表单组件里面的核心知识点&#xff0c;这个指令给我们写表单业务带来了很大的方便。 元素标签上的 v-model 指令用于双向绑定数据,它是一个语法糖&#xff0c;可以用于代替 v-bind:value 和 input 例如&#xff1a;<input v-model"message" placeholder…...

【高分系列卫星简介——高分一号(GF-1)】

高分一号卫星&#xff08;GF-1&#xff09; 高分一号&#xff08;GF-1&#xff09;是中国高分辨率对地观测系统&#xff08;简称“高分专项”&#xff09;的第一颗卫星&#xff0c;具有里程碑式的意义。以下是对高分一号卫星的详细介绍&#xff1a; 一、基本信息 发射时间&…...

Python基于TensorFlow实现时间序列循环神经网络回归模型(LSTM时间序列回归算法)项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档视频讲解&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 随着信息技术的发展和传感器设备的广泛应用&#xff0c;时间序列数据的产生量急剧增加。无论是股市价格…...

告别延迟!modbus tcp转profine网关助力改造电厂改造升级

发电需求从未如此旺盛。无论您是为客户发电还是为自身运营发电&#xff0c;您都需要提高运营效率&#xff0c;并在资产老化、资源萎缩的情况下&#xff0c;紧跟不断变化的法规。如今&#xff0c;智能系统和技术能够帮助您实现运营转型&#xff0c;提高可视性并实现关键流程自动…...

跳表(Skip List)查找算法详解

1、原理 跳表是一种概率型数据结构&#xff0c;通过多层有序链表实现高效查找&#xff0c;时间复杂度接近平衡树&#xff08;O(log n)&#xff09;。其核心思想是通过层级索引加速搜索&#xff0c;结构类似火车时刻表的“快车-慢车”模式。 关键特性&#xff1a; 多层链表&a…...

鸿蒙---使用真机模拟器的时候,图片不加载问题

使用真机模拟器的时候&#xff0c;图片不加载问题 解决方案&#xff1a; 1&#xff0c;找到 module.json5 文件&#xff0c;路径 entry -> src -> main -> module.json5 2&#xff0c;在module.json5 文件中&#xff0c;开头的’module’中添加 "requestPermiss…...

太阳系运行模拟程序-html动画

太阳系运行模拟程序-html动画 by AI: <!DOCTYPE html> <html lang"zh"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>交互式太阳系…...

double怎么在c/c++中输出保留输出最小精度为一位

在C中&#xff0c;使用std::cout输出double类型时&#xff0c;可以通过<iomanip>头文件中的std::fixed和std::setprecision来控制小数位数的输出。以下是几种常见场景的解决方案&#xff1a; ​​1. 输出至少1位小数&#xff08;不足补零&#xff09;​​ #include <…...

python调用langchain实现RAG

一、安装langchain 安装依赖 python -m venv env.\env\Scripts\activatepip3 install langchainpip3 install langchain-corepip3 install langchain-openaipip3 install langchain-communitypip3 install dashscopepip3 install langchain_postgrespip3 install "psyc…...

Qt 的多线程

Qt 中的多线程主要用于处理耗时操作,避免阻塞主线程(UI 线程),从而提高程序的响应性和运行效率。以下是 Qt 多线程的相关技术总结: 常见的多线程实现方式 继承 QThread 类 :最基础的实现方式,具体步骤为继承 QThread 类,重写其 run() 函数,在 run() 函数中编写线程要…...

Windows 配置 ssh 秘钥登录 Ubuntu

在 Windows 上推送 SSH 公钥到远程服务器&#xff08;类似于 Linux 上的 ssh-copy-id&#xff09;可以通过以下几种方法实现&#xff1a; ** 手动复制公钥内容** 查看本地公钥内容&#xff1a;type $env:USERPROFILE\.ssh\id_rsa.pub登录远程服务器&#xff0c;将公钥内容粘贴…...

linux快速入门-VMware安装linux,配置静态ip,使用服务器连接工具连接,快照和克隆以及修改相关配置信息

安装VMWare 省略&#xff0c;自己检索 安装操作系统-linux 注意&#xff1a;需要修改的我会给出标题&#xff0c;不要修改的直接点击下一步就可以 选择自定义配置 选择稍后安装操作系统 选择合适的内存 选择NAT模式 仅主机模式 虚拟机只能和主机通信&#xff0c;不能上网…...

开源 FcDesigner 表单设计器组件事件详解

FcDesigner 是一款基于Vue的开源低代码可视化表单设计器工具&#xff0c;通过数据驱动表单渲染。可以通过拖拽的方式快速创建表单&#xff0c;提高开发者对表单的开发效率&#xff0c;节省开发者的时间。并广泛应用于在政务系统、OA系统、ERP系统、电商系统、流程管理等领域。 …...