LeetCode 算法:搜索二维矩阵 c++

news2024/9/9 0:16:02

原题链接🔗:搜索二维矩阵
难度:中等⭐️⭐️

题目

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:
在这里插入图片描述
输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3
输出:true

示例 2:
在这里插入图片描述

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
  • -104 <= matrix[i][j], target <= 104

题解

  1. 解题思路:

LeetCode 的 “搜索二维矩阵” 问题是一个经典的算法问题,它要求在给定的二维矩阵中找到是否存在一个特定的目标值。这个矩阵具有一个特性:每一行和每一列都是按照从左到右和从上到下递增的顺序排序的。

  • 问题描述

    • 给定一个二维矩阵 matrix 和一个目标值 target,判断矩阵中是否存在 target。
  • 解题思路

    • 这个问题有几种不同的解法,下面是一些常见的方法:

      • 暴力搜索:遍历矩阵中的每一个元素,检查是否等于目标值。这种方法的时间复杂度是 O(m*n),其中 m 和 n 分别是矩阵的行数和列数。

      • 从右上角开始搜索:利用矩阵的排序特性,从右上角开始搜索。如果当前元素大于目标值,向左移动;如果小于目标值,向下移动。这种方法的时间复杂度是
        O(m+n)。

      • 二分搜索:将矩阵"转换"为一维数组,然后使用二分搜索。首先将矩阵的第一行转换为一维数组,然后使用二分搜索找到目标值或其插入点。如果找到了目标值,返回 true;否则,根据插入点的位置,确定目标值可能在矩阵的哪一部分,然后继续搜索。这种方法的时间复杂度是 O(m*log(n))。

      • 排序后二分搜索:首先将矩阵的每一行排序,然后使用二分搜索。这种方法适用于矩阵较大且目标值可能在矩阵的任何位置的情况。

  1. C++ demo
  • 暴力搜索:
#include <iostream>
#include <vector>

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        if (matrix.empty() || matrix[0].empty()) return false;
        
        int m = matrix.size();
        int n = matrix[0].size();
        
        int row = 0;
        int col = n - 1;
        
        while (row < m && col >= 0) {
            if (matrix[row][col] == target) {
                return true;
            } else if (matrix[row][col] > target) {
                col--;
            } else {
                row++;
            }
        }
        
        return false;
    }
};

int main() {
    Solution solution;
    
    // 测试用例1
    vector<vector<int>> matrix1 = {
        {1, 3, 5, 7},
        {10, 11, 16, 20},
        {23, 30, 34, 50}
    };
    int target1 = 3;
    std::cout << "Test Case 1: " << (solution.searchMatrix(matrix1, target1) ? "Found" : "Not Found") << std::endl;
    
    // 测试用例2
    vector<vector<int>> matrix2 = {
        {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}
    };
    int target2 = 5;
    std::cout << "Test Case 2: " << (solution.searchMatrix(matrix2, target2) ? "Found" : "Not Found") << std::endl;
    
    // 测试用例3
    vector<vector<int>> matrix3 = {
        {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}
    };
    int target3 = 20;
    std::cout << "Test Case 3: " << (solution.searchMatrix(matrix3, target3) ? "Found" : "Not Found") << std::endl;
    
    // 测试用例4
    vector<vector<int>> matrix4 = {};
    int target4 = 5;
    std::cout << "Test Case 4: " << (solution.searchMatrix(matrix4, target4) ? "Found" : "Not Found") << std::endl;
    
    return 0;
}
  • 输出结果:

Test Case 1: Found
Test Case 2: Found
Test Case 3: Not Found
Test Case 4: Not Found

  1. 代码仓库地址:searchMatrix

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