主要内容 #
- 搜索二维矩阵
- 求解思路1
- 求解思路2
- 参考代码
1. 搜索二维矩阵 #
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
2. 求解思路1 #
由于二维矩阵固定列的「从上到下」或者固定行的「从左到右」都是升序的。
因此我们可以使用两次二分来定位到目标位置:
- 第一次二分:从第 0 列中的「所有行」开始找,找到合适的行 row
- 第二次二分:从 row 中「所有列」开始找,找到合适的列 col
- 技巧:在搜索所在行的时候,以最后一列的值与target大小作为收缩边界的判断依据
3. 求解思路2 #
若将矩阵每一行拼接在上一行的末尾,则会得到一个升序数组,我们可以在该数组上二分找到目标元素。
代码实现时,可以二分升序数组的下标,将其映射到原矩阵的行和列上。
4. 参考代码 #
思路1代码
class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) { if(matrix.empty() || matrix[0].empty()) { return false; } int row = matrix.size(); int col = matrix[0].size(); //二分查找行数 int up = 0; int down = row - 1; while(up < down) { int mid = up + (down - up) / 2; if(matrix[mid][col-1] < target) { //这一行的最后一个值比target还要小,收缩上边界 //下一轮搜索范围[mid + 1, down] up = mid + 1; } else { down = mid; } } //二分查找所在列 int left = 0; int right = col - 1; while(left < right) { int mid = left + (right - left) / 2; if(matrix[up][mid] < target) { //mid<target,收缩左边界 //下一轮搜索范围[mid+1,right] left = mid + 1; } else { right = mid; } } if(matrix[up][left] == target) { return true; } return false; } };
思路2代码
class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) { int m = matrix.size(), n = matrix[0].size(); int low = 0, high = m * n - 1; while (low <= high) { int mid = (high - low) / 2 + low; int x = matrix[mid / n][mid % n]; if (x < target) { low = mid + 1; } else if (x > target) { high = mid - 1; } else { return true; } } return false; } };