Python算法题集_搜索二维矩阵
- 题51：搜索二维矩阵
- 1. 示例说明
- 2. 题目解析
- - 题意分解
- - 优化思路
- - 测量工具
- 3. 代码展开
- 1) 标准求解【矩阵展开为列表+二分法】
- 2) 改进版一【行*列区间二分法】
- 3) 改进版二【第三方模块】
- 4. 最优算法
- 5. 相关资源
本文为Python算法题集之一的代码示例
题51：搜索二维矩阵
1. 示例说明
-
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。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.lengthn == matrix[i].length1 <= m, n <= 100-104 <= matrix[i][j], target <= 104
2. 题目解析
- 题意分解
- 本题是在已排序二维矩阵中查找目标数字
- 最快方式就是二分法
- 优化思路
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通常优化：减少循环层次
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通常优化：增加分支，减少计算集
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通常优化：采用内置算法来提升计算速度
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分析题目特点，分析最优解
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本题的已排序二维矩阵可以连成排序一维列表，实现一维列表二分法
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本题的二维矩阵首尾可以连成排序一维列表，定位具体行之后，在具体行中再进行二分查找
-
可以考虑使用排序列表操作模块
bisect
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- 测量工具
- 本地化测试说明：LeetCode网站测试运行时数据波动很大【可把页面视为功能测试】，因此需要本地化测试解决数据波动问题
CheckFuncPerf（本地化函数用时和内存占用测试模块）已上传到CSDN，地址：Python算法题集_检测函数用时和内存占用的模块- 本题本地化超时测试用例自己生成，详见章节【最优算法】，代码文件包含在【相关资源】中
3. 代码展开
1) 标准求解【矩阵展开为列表+二分法】
将矩阵展开为列表，再通过二分法查找目标数值是否存在
页面功能测试，马马虎虎，超过53%
import CheckFuncPerf as cfp
class Solution:
def searchMatrix_base(self, matrix, target):
if not matrix:
return False
imaxrow, imaxcol, listval = len(matrix), len(matrix[0]), []
for iIdx in range(len(matrix)):
listval.extend(matrix[iIdx])
ileft, iright = 0, len(listval) - 1
while ileft <= iright:
imid = (iright - ileft) // 2 + ileft
if target == listval[imid]:
return True
if target < listval[imid]:
iright = imid - 1
else:
ileft = imid + 1
return False
aSolution = Solution()
result = cfp.getTimeMemoryStr(aSolution.searchMatrix_base, mapnums, itarget)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result']))
# 运行结果
函数 searchMatrix_base 的运行时间为 12768.90 ms；内存使用量为 467828.00 KB 执行结果 = True
2) 改进版一【行*列区间二分法】
将下标换算为行*最大列数+列，将矩阵换算为0 -> 行 * 列的线性区间，在这个区间通过二分法查找目标数值是否存在
页面功能测试，马马虎虎，超过33%
import CheckFuncPerf as cfp
class Solution:
def searchMatrix_ext1(self, matrix, target):
if not matrix:
return False
imaxrow, imaxcol = len(matrix), len(matrix[0])
ileft, iright = 0, imaxrow * imaxcol - 1
while ileft <= iright:
imid = (ileft + iright) // 2
mid_row, mid_col = imid // imaxcol, imid % imaxcol
if matrix[mid_row][mid_col] == target:
return True
elif matrix[mid_row][mid_col] < target:
ileft = imid + 1
elif matrix[mid_row][mid_col] > target:
iright = imid - 1
return False
aSolution = Solution()
result = cfp.getTimeMemoryStr(aSolution.searchMatrix_ext1, mapnums, itarget)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result']))
# 运行结果
函数 searchMatrix_ext1 的运行时间为 0.00 ms；内存使用量为 12.00 KB 执行结果 = True
3) 改进版二【第三方模块】
将矩阵展开为列表，再使用排序列表操作模块bisect来查找插入位置
页面功能测试，性能一般，超过82%
import CheckFuncPerf as cfp
class Solution:
def searchMatrix_ext2(self, matrix, target):
if not matrix:
return False
imaxrow, imaxcol, listval = len(matrix), len(matrix[0]), []
for iIdx in range(len(matrix)):
listval.extend(matrix[iIdx])
from bisect import bisect_left
ipos = bisect_left(listval, target)
if ipos == imaxrow * imaxcol:
return False
return listval[ipos] == target
aSolution = Solution()
result = cfp.getTimeMemoryStr(aSolution.searchMatrix_ext2, mapnums, itarget)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result']))
# 运行结果
函数 searchMatrix_ext2 的运行时间为 0.00 ms；内存使用量为 12.00 KB 执行结果 = True
4. 最优算法
根据本地日志分析，最优算法为第2种方式【行*列区间二分法】searchMatrix_ext1
本题测试数据，似乎能推出以下结论：
- 二分法查询性能非常夸张，简直是瞬间定位【1亿的数组，1毫秒定位】
- 数据的迁移【从矩阵->列表】耗时耗内存，这也是
大数据兴起的原因之一【数据的迁移代价远高于计算代价】 - 第三方模块的函数消耗内存非常小
import random
imaxrow, imaxcol, istart = 10000, 10000, 0
mapnums = [[0 for x in range(imaxcol)] for y in range(imaxrow)]
for irow in range(imaxrow):
for icol in range(imaxcol):
istart += random.randint(0, 6)
mapnums[irow][icol] = istart
itarget = mapnums[imaxrow//2][imaxcol//2]
aSolution = Solution()
result = cfp.getTimeMemoryStr(aSolution.searchMatrix_base, mapnums, itarget)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result']))
result = cfp.getTimeMemoryStr(aSolution.searchMatrix_ext1, mapnums, itarget)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result']))
result = cfp.getTimeMemoryStr(aSolution.searchMatrix_ext2, mapnums, itarget)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result']))
# 算法本地速度实测比较
函数 searchMatrix_base 的运行时间为 12768.90 ms；内存使用量为 467828.00 KB 执行结果 = True
函数 searchMatrix_ext1 的运行时间为 0.00 ms；内存使用量为 12.00 KB 执行结果 = True
函数 searchMatrix_ext2 的运行时间为 6336.15 ms；内存使用量为 1508.00 KB 执行结果 = True
5. 相关资源
本文代码已上传到CSDN，地址：Python算法题源代码_LeetCode(力扣)_搜索二维矩阵
一日练，一日功，一日不练十日空
may the odds be ever in your favor ~
