标签：vector return matrix int 378 查找 && nums1 nums2
链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-smallest-element-in-a-sorted-matrix/
题目
给你一个 n x n 矩阵 matrix ，其中每行和每列元素均按升序排序，找到矩阵中第 k 小的元素。
请注意，它是 排序后 的第 k 小元素，而不是第 k 个 不同 的元素。
用例
示例 1：
输入：matrix = [[1,5,9],[10,11,13],[12,13,15]], k = 8
输出：13
解释：矩阵中的元素为 [1,5,9,10,11,12,13,13,15]，第 8 小元素是 13
示例 2：
输入：matrix = [[-5]], k = 1
输出：-5
提示：
n == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= n <= 300
-109 <= matrix[i][j] <= 109
题目数据 保证 matrix 中的所有行和列都按 非递减顺序 排列
1 <= k <= n2
思路
方法一：优先队列 多路并归
每行或者每列看成一条链 一共有n条链 让后将每条链最小值输入优先队列 做多路并归
优先队列每输出一个值 将这个值在链表中的下一个值输入队列中 循环直到找到第k个值
class Solution {
public:
int kthSmallest(vector<vector<int>>& matrix, int k) {
struct point {
int val, x, y;
point(int val, int x, int y) : val(val), x(x), y(y) {}
bool operator> (const point& a) const { return this->val > a.val; }
};
priority_queue<point, vector<point>, greater<point>> que;
int n = matrix.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
que.emplace(matrix[i][0], i, 0);
}
for (int i = 0; i < k - 1; i++) {
point now = que.top();
que.pop();
if (now.y != n - 1) {
que.emplace(matrix[now.x][now.y + 1], now.x, now.y + 1);
}
}
return que.top().val;
}
};
方法二二分查找
对于各种有序的数据结构，都可以通过二分查找变形来
矩阵左上角为最小值，矩阵右下角为最大值，先通过二分寻找最小最大值之间的中间值
然后计数矩阵中不大于中间值的数量p ，与目标值k进行比较，如果p>=k，说明ans小于等于中间值mid，因此right=mid；如果p<k说明ans大于mid，left=mid+1;
计数过程可以参考搜索二维矩阵从右上角开始计数
class Solution {
public:
int kthSmallest(vector<vector<int>>& matrix, int k) {
int n=matrix.size();
auto count=[&](int x){
int i=0,j=n-1,cnt=0;
while(j>=0&&i<n){
if(matrix[i][j]>x){
j--;
}else{
cnt+=j+1;
i++;
}
}
return cnt;
};
int left=matrix[0][0],right=matrix[n-1][n-1];
while(left<right){
int mid =(right-left)/2+left;
int p=count(mid);
if(p>=k){
right=mid;
}else{
left=mid+1;
}
}
return left;
}
};
类似题：
题目
给定两个以 升序排列 的整数数组 nums1 和 nums2 , 以及一个整数 k 。
定义一对值 (u,v)，其中第一个元素来自 nums1，第二个元素来自 nums2 。
请找到和最小的 k 个数对 (u1,v1), (u2,v2) ... (uk,vk) 。
用例
示例 1:
输入: nums1 = [1,7,11], nums2 = [2,4,6], k = 3
输出: [1,2],[1,4],[1,6]
解释: 返回序列中的前 3 对数：
[1,2],[1,4],[1,6],[7,2],[7,4],[11,2],[7,6],[11,4],[11,6]
示例 2:
输入: nums1 = [1,1,2], nums2 = [1,2,3], k = 2
输出: [1,1],[1,1]
解释: 返回序列中的前 2 对数：
[1,1],[1,1],[1,2],[2,1],[1,2],[2,2],[1,3],[1,3],[2,3]
示例 3:
输入: nums1 = [1,2], nums2 = [3], k = 3
输出: [1,3],[2,3]
解释: 也可能序列中所有的数对都被返回:[1,3],[2,3]
提示:
1 <= nums1.length, nums2.length <= 105
-109 <= nums1[i], nums2[i] <= 109
nums1 和 nums2 均为升序排列
1 <= k <= 1000
思路
方法一多路并归
将nums1[0]与nums2中每一个数字的和的序列放入优先队列 按照和的大小排列 然后多路并归
我写的单个直接入队所以还存在去重问题
class Solution {
public:
vector<vector<int>> kSmallestPairs(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {
int n1=nums1.size(),n2=nums2.size();
vector<vector<int>>ans;
auto cmp=[&](pair<int,int>&a,pair<int,int>&b){if(nums1[a.first]+nums2[a.second]==nums1[b.first]+nums2[b.second]){if(a.first==b.first)return a.second>b.second;else return a.first>b.first;}else return nums1[a.first]+nums2[a.second]>nums1[b.first]+nums2[b.second];};
priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int>>,decltype(cmp)>pq(cmp);
pq.push({0,0});
int cnt=0;
while(!pq.empty()&&cnt<k){
auto tmp=pq.top();
while(!pq.empty()&&tmp==pq.top()){
pq.pop();
}
int x=tmp.first,y=tmp.second;
ans.push_back({nums1[x],nums2[y]});
cnt++;
if(x+1<n1)pq.push({x+1,y});
if(y+1<n2)pq.push({x,y+1});
}
return ans;
}
};
优化并归去重后
class Solution {
public:
vector<vector<int>> kSmallestPairs(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {
auto cmp = [&nums1, &nums2](const pair<int, int> & a, const pair<int, int> & b) {
return nums1[a.first] + nums2[a.second] > nums1[b.first] + nums2[b.second];
};
int m = nums1.size();
int n = nums2.size();
vector<vector<int>> ans;
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(cmp)> pq(cmp);
for (int i = 0; i < min(k, m); i++) {
pq.emplace(i, 0);
}
while (k-- > 0 && !pq.empty()) {
auto [x, y] = pq.top();
pq.pop();
ans.emplace_back(initializer_list<int>{nums1[x], nums2[y]});
if (y + 1 < n) {
pq.emplace(x, y + 1);
}
}
return ans;
}
};
方法二二分查找
同上题
class Solution {
public:
vector<vector<int>> kSmallestPairs(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {
int m = nums1.size();
int n = nums2.size();
auto count = [&](int target){
long long cnt = 0;
int start = 0;
int end = n - 1;
while (start < m && end >= 0) {
if (nums1[start] + nums2[end] > target) {
end--;
} else {
cnt += end + 1;
start++;
}
}
return cnt;
};
/*二分查找第 k 小的数对和的大小*/
int left = nums1[0] + nums2[0];
int right = nums1.back() + nums2.back();
int pairSum = right;
while (left <= right) {
int mid = left + ((right - left) >> 1);
if (count(mid) < k) {
left = mid + 1;
} else {
pairSum = mid;
right = mid - 1;
}
}
vector<vector<int>> ans;
int pos = n - 1;
/*找到小于目标值 pairSum 的数对*/
for (int i = 0; i < m; i++) {
while (pos >= 0 && nums1[i] + nums2[pos] >= pairSum) {
pos--;
}
for (int j = 0; j <= pos && k > 0; j++, k--) {
ans.push_back({nums1[i], nums2[j]});
}
}
/*找到等于目标值 pairSum 的数对*/
pos = n - 1;
for (int i = 0; i < m && k > 0; i++) {
while (pos >= 0 && nums1[i] + nums2[pos] > pairSum) {
pos--;
}
for (int j = i; k > 0 && j >= 0 && nums1[j] + nums2[pos] == pairSum; j--, k--) {
ans.push_back({nums1[i], nums2[pos]});
}
}
return ans;
}
};
标签：vector,return,matrix,int,378,查找,&&,nums1,nums2 来源： https://www.cnblogs.com/kitamu/p/15805696.html
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