ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

74. 搜索二维矩阵

2022-01-18 21:02:18  阅读:162  来源: 互联网

标签:matrix int 矩阵 mid 二维 74 low row target


题目

编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性:

     ●  每行中的整数从左到右按升序排列。
     ●  每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。

示例 1:


输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3
输出:true


示例 2:

 

 
输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13
输出:false
 

提示:

● m == matrix.length
● n == matrix[i].length
● 1 <= m, n <= 100

题解

方法一:两次二分查找
思路

由于每行的第一个元素大于前一行的最后一个元素,且每行元素是升序的,所以每行的第一个元素大于前一行的第一个元素,因此矩阵第一列的元素是升序的。

我们可以对矩阵的第一列的元素二分查找,找到最后一个不大于目标值的元素,然后在该元素所在行中二分查找目标值是否存在。

代码

Java

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        int rowIndex = binarySearchFirstColumn(matrix, target);
        if (rowIndex < 0) {
            return false;
        }
        return binarySearchRow(matrix[rowIndex], target);
    }

    public int binarySearchFirstColumn(int[][] matrix, int target) {
        int low = -1, high = matrix.length - 1;
        while (low < high) {
            int mid = (high - low + 1) / 2 + low;
            if (matrix[mid][0] <= target) {
                low = mid;
            } else {
                high = mid - 1;
            }
        }
        return low;
    }

    public boolean binarySearchRow(int[] row, int target) {
        int low = 0, high = row.length - 1;
        while (low <= high) {
            int mid = (high - low) / 2 + low;
            if (row[mid] == target) {
                return true;
            } else if (row[mid] > target) {
                high = mid - 1;
            } else {
                low = mid + 1;
            }
        }
        return false;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>> matrix, int target) {
        auto row = upper_bound(matrix.begin(), matrix.end(), target, [](const int b, const vector<int> &a) {
            return b < a[0];
        });
        if (row == matrix.begin()) {
            return false;
        }
        --row;
        return binary_search(row->begin(), row->end(), target);
    }
};

复杂度分析

时间复杂度:O(log m+log n)=O(log mn),其中 mm和 n 分别是矩阵的行数和列数。

空间复杂度:O(1)。

标签:matrix,int,矩阵,mid,二维,74,low,row,target
来源: https://blog.csdn.net/weixin_51585498/article/details/122568287

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有