当前位置: 首页 > news >正文

每日一题——搜索二维矩阵

搜索二维矩阵

    • 一、题目背景
    • 二、题目描述
      • 示例 1:
      • 示例 2:
      • 约束条件:
    • 三、解题思路分析
      • 1. **错误思路回顾**
      • 2. **Z字形查找算法**
        • 算法步骤:
      • 3. **算法优势**
    • 四、代码实现
      • 代码说明:
    • 五、测试用例
      • 测试用例 1:
      • 测试用例 2:
      • 测试用例 3:
    • 六、总结

一、题目背景

在LeetCode上,有一道经典的二维矩阵搜索问题——“搜索二维矩阵 II”。题目要求在一个具有特定性质的二维矩阵中查找目标值。矩阵的每一行从左到右升序排列,每一列从上到下升序排列。我们需要设计一个高效的算法来判断目标值是否存在于矩阵中。

二、题目描述

给定一个二维矩阵matrix和一个目标值target,矩阵的行数为m,列数为n。矩阵满足以下性质:

  • 每一行的元素从左到右升序排列。
  • 每一列的元素从上到下升序排列。

我们需要判断目标值target是否存在于矩阵中。

示例 1:

输入:

matrix = [[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]
]
target = 5

输出:true

示例 2:

输入:

matrix = [[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]
]
target = 20

输出:false

约束条件:

  • m == matrix.length
  • n == matrix[i].length
  • 1 <= m, n <= 300
  • -10^9 <= matrix[i][j] <= 10^9
  • 每一行的所有元素从左到右升序排列
  • 每一列的所有元素从上到下升序排列
  • -10^9 <= target <= 10^9

三、解题思路分析

1. 错误思路回顾

在解题过程中,我们可能会尝试一些直观的思路,但这些方法往往效率低下或存在逻辑错误。例如,从矩阵的左上角开始逐行逐列搜索,或者在矩阵中随机选择一个起点进行搜索。这些方法的时间复杂度较高,无法满足题目对效率的要求。

2. Z字形查找算法

经过分析,我们发现一种高效的搜索方法——Z字形查找。这种方法利用了矩阵的有序性,从矩阵的右上角(或左下角)开始搜索,通过逐步调整搜索范围,快速定位目标值。

算法步骤:
  1. 初始化:从矩阵的右上角开始搜索,设当前坐标为(x, y),其中x = 0y = n - 1
  2. 搜索过程
    • 如果matrix[x][y] == target,说明找到了目标值,返回true
    • 如果matrix[x][y] > target,由于每一列是升序排列的,当前列的所有元素都大于目标值,因此将y减1,即向左移动。
    • 如果matrix[x][y] < target,由于每一行是升序排列的,当前行的所有元素都小于目标值,因此将x加1,即向下移动。
  3. 边界条件:如果搜索过程中超出矩阵的边界(x >= my < 0),说明目标值不存在,返回false

3. 算法优势

Z字形查找算法充分利用了矩阵的有序性,避免了不必要的搜索。其时间复杂度为O(m + n),其中m是矩阵的行数,n是矩阵的列数。相比暴力搜索(时间复杂度为O(m * n)),这种方法效率显著提高。

四、代码实现

以下是基于Z字形查找算法的C语言实现:

bool searchMatrix(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize, int target) {int m = matrixSize;       // 矩阵的行数int n = *matrixColSize;   // 矩阵的列数int x = 0, y = n - 1;     // 从右上角开始搜索while (x < m && y >= 0) { // 确保搜索范围在矩阵内if (matrix[x][y] == target) { // 找到目标值return true;} else if (matrix[x][y] > target) { // 当前值大于目标值,向左移动y--;} else { // 当前值小于目标值,向下移动x++;}}return false; // 超出矩阵边界,目标值不存在
}

代码说明:

  1. 初始化x为0,y为矩阵的列数减1,即从右上角开始。
  2. 循环条件x < my >= 0,确保搜索范围在矩阵内。
  3. 搜索逻辑
    • 如果当前值等于目标值,直接返回true
    • 如果当前值大于目标值,向左移动(y--)。
    • 如果当前值小于目标值,向下移动(x++)。
  4. 返回结果:如果超出矩阵边界仍未找到目标值,返回false

五、测试用例

测试用例 1:

matrix = [[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]
]
target = 5

输出true

测试用例 2:

matrix = [[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]
]
target = 20

输出false

测试用例 3:

matrix = [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]
]
target = 7

输出true

六、总结

通过Z字形查找算法,我们能够高效地解决“搜索二维矩阵 II”问题。这种方法充分利用了矩阵的有序性,避免了暴力搜索的低效性。在实际应用中,我们还可以根据矩阵的性质选择其他优化策略,例如从左下角开始搜索,逻辑与从右上角类似。
这题本质上就是从右上角往右下角遍历,还是比较容易的。

相关文章:

每日一题——搜索二维矩阵

搜索二维矩阵 一、题目背景二、题目描述示例 1&#xff1a;示例 2&#xff1a;约束条件&#xff1a; 三、解题思路分析1. **错误思路回顾**2. **Z字形查找算法**算法步骤&#xff1a; 3. **算法优势** 四、代码实现代码说明&#xff1a; 五、测试用例测试用例 1&#xff1a;测试…...

PPT 小黑第21套

对应大猫22 动作按钮 “转到首页” 编号从1开始显示&#xff0c;点设计 -幻灯片大小 -修改幻灯片编号起始值为0&#xff08;那么第二张幻灯片页码为1&#xff09;...

大模型day01自然语言+大模型+环境

[TOC]大模型day01 自然语言处理 汉字的词是连着的&#xff0c;所以需要一个汉语处理模块&#xff0c;把词语、成语自动加空格隔开。 知识图谱构建——>从大语言文本挖掘出来 自然语言处理&#xff1a;翻译、智能语音 自然语言处理&#xff1a;理解一句话意思&#xff0c…...

VSTO(C#)Excel开发3:Range对象 处理列宽和行高

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github&#xff1a;codetoys&#xff0c;所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C的&#xff0c;可以在任何平台上使用。 源码指引&#xff1a;github源…...

【2025】Electron + React 架构筑基——从零到一的跨平台开发

引言 源代码仓库&#xff1a; Github仓库【electron_git】 你是否厌倦了在命令行中反复输入git status&#xff0c;却依然无法直观看到文件变化&#xff1f; 是否羡慕VS Code的丝滑Git集成&#xff0c;却苦恼于无法定制自己的专属工具&#xff1f; 本专栏将为你打开一扇新的…...

AWS 如何导入内部SSL 证书

SSL 证书的很重要的功能就是 HTTP- > HTTPS, 下面就说明一下怎么导入ssl 证书,然后绑定证书到ALB. 以下示例说明如何使用 AWS Management Console 导入证书。 从以下位置打开 ACM 控制台:https://console.aws.amazon.com/acm/home。如果您是首次使用 ACM,请查找 AWS Cer…...

清华北大推出的 DeepSeek 教程(附 PDF 下载链接)

清华和北大分别都有关于DeepSeek的分享文档&#xff0c;内容非常全面&#xff0c;从原理和具体的应用&#xff0c;大家可以认真看看。 北大 DeepSeek 系列 1&#xff1a;提示词工程和落地场景.pdf  北大 DeepSeek 系列 2&#xff1a;DeepSeek 与 AIGC 应用.pdf  清华 Deep…...

【空地协同技术教程:概念与技术手段解析】

空地协同技术教程&#xff1a;概念与技术手段解析 一、空地协同的概念与核心价值 定义 空地协同&#xff08;Air-Ground Collaboration&#xff09;是指通过无人机&#xff08;UAV&#xff09;与无人车&#xff08;UGV&#xff09;等异构平台的跨域协作&#xff0c;利用各自的…...

【2025小黑课堂】计算机二级WPS精选系列20G内容(可下载:真题+预测卷+软件+选择题)

2025年3月全国计算机等级考试即将于3月29日至31日举行。为了帮助广大考生高效备考&#xff0c;小编特意收集并整理了最新版&#xff08;备考2025年3月&#xff09;的小黑课堂计算机二级WPS 电脑题库软件&#xff0c;助力考生在考试中游刃有余&#xff0c;轻松通关&#xff01; …...

蓝桥杯备赛:炮弹

题目解析 这道题目是一道模拟加调和级数&#xff0c;难的就是调和级数&#xff0c;模拟过程比较简单。 做法 这道题目的难点在于我们在玩这个跳的过程&#xff0c;可能出现来回跳的情况&#xff0c;那么为了解决这种情况&#xff0c;我们采取的方法是设定其的上限步数。那么…...

kotlin高级用法总结

Kotlin 是一门功能强大且灵活的编程语言&#xff0c;除了基础语法外&#xff0c;它还提供了许多高级特性&#xff0c;可以帮助你编写更简洁、高效和可维护的代码。以下是 Kotlin 的一些高级用法&#xff0c;涵盖了协程、扩展函数、属性委托、内联类、反射等内容。 协程&#x…...

transformers - AWQ

本文翻译整理自&#xff1a;https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/quantization/awq 文章目录 一、引言二、加载 autoawq 量化的模型三、Fused modules支持的架构不受支持的架构 四、ExLlamaV2五、CPU 一、引言 Activation-aware Weight Quantization (AWQ) 激活…...

mysql下载与安装、关系数据库和表的创建

一、mysql下载&#xff1a; MySQL获取&#xff1a; 官网&#xff1a;www.mysql.com 也可以从Oracle官方进入&#xff1a;https://www.oracle.com/ 下载地址&#xff1a;https://downloads.mysql.com/archives/community/ 选择对应的版本和对应的操作系统&#xff…...

在华为设备上,VRRP与BFD结合使用可以快速检测链路故障并触发主备切换

在华为设备上&#xff0c;VRRP与BFD结合使用可以快速检测链路故障并触发主备切换。以下是VLAN接口下配置VRRP与BFD的步骤&#xff1a; 目录 1. 配置BFD会话 2. 配置VLAN接口 3. 配置VRRP 4. 验证配置 5. 保存配置 1. 配置BFD会话 在两台设备之间配置BFD会话&#xff0c;…...

RK3588开发笔记-fiq_debugger: cpu 0 not responding, reverting to cpu 3问题解决

目录 前言 一、FIQ Debugger介绍 二、rockchip平台配置方法 三、问题分析定位 IRQF_NOBALANCING 的含义 总结 前言 在进行 RK3588 开发的过程中,我们可能会遇到各种棘手的问题。其中,“fiq_debugger: cpu 0 not responding, reverting to cpu 3” 这个错误出现在RK3588的…...

新能源汽车充电综合解决方案:安科瑞电气助力绿色出行

安科瑞 华楠 18706163979 随着新能源汽车的迅猛发展&#xff0c;充电基础设施的建设成为了推动行业进步的关键。然而&#xff0c;充电技术滞后、运营效率低下、车桩比失衡等问题&#xff0c;依然困扰着广大车主和运营商。今天&#xff0c;我们要为大家介绍一款新能源汽车充电…...

大语言模型进化论:从达尔文到AI的启示与展望

文章大纲 引言大语言模型中的“进化论”思想体现遗传变异过度繁殖和生存斗争大模型“过度繁殖”与“生存竞争”机制解析**一、过度繁殖:技术迭代的指数级爆发****二、生存竞争:计算资源的达尔文战场****三、生存竞争胜出关键要素****四、行业竞争格局演化趋势**核心结论自然选…...

Spring Boot与Axon Framework整合教程

精心整理了最新的面试资料和简历模板&#xff0c;有需要的可以自行获取 点击前往百度网盘获取 点击前往夸克网盘获取 简介 Axon Framework是一个用于构建CQRS&#xff08;命令查询职责分离&#xff09;和事件溯源&#xff08;Event Sourcing&#xff09;应用的框架&#xff0…...

深度学习Dropout

一、概念 Dropout是为了解决过拟合&#xff0c;当层数加深&#xff0c;就有可能过拟合&#xff0c;这个时候模型太复杂就会过拟合&#xff0c;那么可以让模型变得简单一点&#xff0c;所以就可以随机挑一些神经元&#xff0c;让某些神经元的输出是0&#xff0c;只保留部分神经…...

2025华为OD机试真题E卷 - 螺旋数字矩阵【Java】

题目描述 疫情期间,小明隔离在家,百无聊赖,在纸上写数字玩。他发明了一种写法:给出数字个数 n (0 < n ≤ 999)和行数 m(0 < m ≤ 999),从左上角的 1 开始,按照顺时针螺旋向内写方式,依次写出2,3,…,n,最终形成一个 m 行矩阵。小明对这个矩阵有些要求: 1、…...

刚刚!美团开源LongCat-Next,全模态模型保姆级教程(非常详细),从入门到精通,建议收藏!

昨天下午刷到了美团龙猫团队又开源了一个新模型-LongCat-Next。 这次有所不同&#xff0c;是一个原生全模态模型&#xff0c;可以接受文本、语音、图像的输入&#xff0c;生成文本、语音、图像&#xff0c;激活参数3B。 在训练上&#xff0c;通过分词器-反分词器对&#xff0…...

实战演练:基于快马平台快速开发一个可动态切换主题色的网站Demo

今天想和大家分享一个非常实用的前端小项目——如何快速开发一个能动态切换主题色的网站Demo。这个功能在实际项目中特别常见&#xff0c;比如我们常见的深色模式切换、企业官网的主题定制等。下面我就用InsCode(快马)平台来演示整个实现过程。 项目结构设计 首先我们需要规划…...

SDMatte在智能硬件配套:嵌入式设备端Web服务裁剪、ARM64交叉编译与内存精简

SDMatte在智能硬件配套&#xff1a;嵌入式设备端Web服务裁剪、ARM64交叉编译与内存精简 1. 技术背景与挑战 在智能硬件领域&#xff0c;嵌入式设备通常面临资源受限的挑战&#xff1a; 计算能力有限&#xff1a;ARM架构处理器性能远低于服务器级GPU内存资源紧张&#xff1a;…...

终极指南:如何快速导出并永久保存微信聊天记录

终极指南&#xff1a;如何快速导出并永久保存微信聊天记录 【免费下载链接】WeChatExporter 一个可以快速导出、查看你的微信聊天记录的工具 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wec/WeChatExporter 你是否曾担心更换手机后丢失宝贵的微信聊天记录&#xff1f;工…...

全面掌握ESP WiFi中继器DHCP服务器配置:高效管理嵌入式设备网络

全面掌握ESP WiFi中继器DHCP服务器配置&#xff1a;高效管理嵌入式设备网络 【免费下载链接】esp_wifi_repeater A full functional WiFi Repeater (correctly: a WiFi NAT Router) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/esp_wifi_repeater ESP WiFi中继器是一款…...

centos7安装MySQL8.4手册

目录前言一、首先更新插件&#xff0c;并查看当前系统版本二、安装步骤--在线安装1、创建mysql目录2、安装rpm包3、安装 mysql-community-server4、启动MySQL服务5、查看MySQL状态6、设置开机自启动三、查看默认密码四、登录mysql五、修改密码六、开启远程访问1. 修改 MySQL 配…...

05-OpenClaw 自动生成 PPT 实战:每天节省 3 小时

作者&#xff1a;程序员小明儿 字数&#xff1a;约 9000 字 阅读时间&#xff1a;约 25 分钟 难度&#xff1a;⭐⭐⭐ 中级 系列&#xff1a;OpenClaw 实战 16 例&#xff08;第 5 篇&#xff09; 前置条件&#xff1a;已完成 OpenClaw 环境部署和基础配置写在前面 你是不是也这…...

10X探头隐藏技能:除了衰减信号,它如何用补偿电容拯救你的高频测量?

10X探头的高频测量奥秘&#xff1a;补偿电容如何成为信号保真的关键 在电子测量领域&#xff0c;示波器探头是工程师们不可或缺的工具&#xff0c;而10X探头凭借其独特的设计在高频测量中展现出无可替代的优势。本文将深入探讨10X探头内部补偿电容的工作原理&#xff0c;揭示它…...

云原生实战:如何用GROUP模型提升容器工作负载预测准确率(附避坑指南)

云原生实战&#xff1a;如何用GROUP模型提升容器工作负载预测准确率&#xff08;附避坑指南&#xff09; 在云原生架构中&#xff0c;容器资源管理一直是DevOps团队面临的重大挑战。传统单容器预测方法往往忽视了微服务间复杂的协同关系&#xff0c;导致预测误差居高不下。本文…...

为什么很多人学 Django 会懵?因为没搞懂 MVC 和 MTV 的真正区别

很多刚接触 Django 的开发者&#xff0c;甚至包括不少测试工程师&#xff0c;在学习 Django 时都会遇到一个困惑&#xff1a;为什么 Django 不叫 MVC&#xff0c;而是 MTV&#xff1f;更奇怪的是&#xff1a;很多教程还会说&#xff1a;“Django 的 MTV 其实就是 MVC。”这句话…...