题目描述(中等难度)

矩阵的每行从左到右是升序, 每列从上到下也是升序,在矩阵中查找某个数。

解法一

看到有序,第一反应就是二分查找。最直接的做法,一行一行的进行二分查找即可。

此外,结合有序的性质,一些情况可以提前结束。

比如某一行的第一个元素大于了 target ,当前行和后边的所有行都不用考虑了,直接返回 false

某一行的最后一个元素小于了 target ,当前行就不用考虑了,换下一行。

public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
    if (matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
        return false;
    }
    for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
        if (matrix[i][0] > target) {
            break;
        }
        if(matrix[i][matrix[i].length - 1] < target){
            continue;
        } 
        int col = binarySearch(matrix[i], target);
        if (col != -1) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

//二分查找
private int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int start = 0;
    int end = nums.length - 1;
    while (start <= end) {
        int mid = (start + end) >>> 1;
        if (nums[mid] == target) {
            return mid;
        } else if (nums[mid] < target) {
            start = mid + 1;
        } else {
            end = mid - 1;
        }
    }
    return -1;
}

时间复杂度的话,如果是 mn 列,就是 O(mlog(n))

解法二

参考 这里-Java-solution),需要很敏锐的观察力了。

数组从左到右和从上到下都是升序的,如果从右上角出发开始遍历呢?

会发现每次都是向左数字会变小,向下数字会变大,有点和二分查找树相似。二分查找树的话,是向左数字变小,向右数字变大。

所以我们可以把 target 和当前值比较。

  • 如果 target 的值大于当前值,那么就向下走。
  • 如果 target 的值小于当前值,那么就向左走。
  • 如果相等的话,直接返回 true

也可以换个角度思考。

如果 target 的值小于当前值,也就意味着当前值所在的列肯定不会存在 target 了,可以把当前列去掉,从新的右上角的值开始遍历。

同理,如果 target 的值大于当前值,也就意味着当前值所在的行肯定不会存在 target 了,可以把当前行去掉,从新的右上角的值开始遍历。

看下边的例子。

[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]

如果 target  = 9,如果我们从 15 开始遍历, cur = 15

target < 15, 去掉当前列, cur = 11
[1,   4,  7, 11],
[2,   5,  8, 12],
[3,   6,  9, 16],
[10, 13, 14, 17],
[18, 21, 23, 26]    

target < 11, 去掉当前列, cur = 7  
[1,   4,  7],
[2,   5,  8],
[3,   6,  9],
[10, 13, 14],
[18, 21, 23]     

target > 7, 去掉当前行, cur = 8   
[2,   5,  8],
[3,   6,  9],
[10, 13, 14],
[18, 21, 23]       

target > 8, 去掉当前行, cur = 9, 遍历结束    
[3,   6,  9],
[10, 13, 14],
[18, 21, 23]

不管从哪种角度考虑,代码的话都是一样的。

public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
    if (matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
        return false;
    }
    int row = 0;
    int col = matrix[0].length - 1;
    while (row < matrix.length && col >= 0) {
        if (target > matrix[row][col]) {
            row++;
        } else if (target < matrix[row][col]) {
            col--;
        } else {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

时间复杂度就是每个节点最多遍历一遍了,O(m + n)

解法三

参考 这里 ,还有一种解法。

我的理解的话,算是一种变形的二分法。

二分法的思想就是,目标值和中点值进行比较,然后可以丢弃一半的元素。

这道题的话是矩阵,如果我们找到矩阵的中心,然后和目标值比较看能不能丢弃一些元素。

如下图,中心位置是 9
[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]

通过中心位置, 我们可以把原矩形分成四个矩形, 左上, 右上, 左下, 右下
[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]

如果 target = 10,
此时中心值小于目标值,左上角矩形中所有的数都小于目标值,我们可以丢弃左上角的矩形,继续从剩下三个矩形中寻找

如果 target = 5,
此时中心值大于目标值,右下角矩形中所有的数都大于目标值,那么我们可以丢弃右下角的矩形,继续从剩下三个矩形中寻找

我们找到了丢弃元素的原则,可以写代码了。

这里的话,矩形我们用左上角和右下角坐标的形式表示,下图是分割后矩形的坐标情况。

我们可以用递归的形式去写,递归出口的话,当矩阵中只有一个元素,直接判断当前元素是不是目标值即可。

还有就是分割的时候可能越界,比如原矩阵只有一行,左下角和右下角的矩阵其实是不存在的,按照上边的坐标公式计算出来后,我们要判断一下是否越界。

public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
    if (matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
        return false;
    }
    return searchMatrixHelper(matrix, 0, 0, matrix[0].length - 1, matrix.length - 1, matrix[0].length - 1, matrix.length - 1, target);
}

private boolean searchMatrixHelper(int[][] matrix, int x1, int y1, int x2, int y2, int xMax, int yMax, int target) {
    //只需要判断左上角坐标即可
    if (x1 > xMax || y1 > yMax) {
        return false;
    }

    //x 轴代表的是列,y 轴代表的是行
    if(x1 == x2 && y1 == y2){
        return matrix[y1][x1] == target;
    }
    int m1 = (x1 + x2) >>> 1;
    int m2 = (y1 + y2) >>> 1;
    if (matrix[m2][m1] == target) {
        return true;
    }
    if (matrix[m2][m1] < target) {
        // 右上矩阵
        return searchMatrixHelper(matrix, m1 + 1, y1, x2, m2, x2, y2, target) ||
            // 左下矩阵
            searchMatrixHelper(matrix, x1, m2 + 1, m1, y2, x2, y2, target) ||
            // 右下矩阵
            searchMatrixHelper(matrix, m1 + 1, m2 + 1, x2, y2, x2, y2, target);

    } else {
        // 右上矩阵
        return searchMatrixHelper(matrix, m1 + 1, y1, x2, m2, x2, y2, target) ||
            // 左下矩阵
            searchMatrixHelper(matrix, x1, m2 + 1, m1, y2, x2, y2, target) ||
            // 左上矩阵
            searchMatrixHelper(matrix, x1, y1, m1, m2, x2, y2, target);
    }
}

看到有序数组第一反应就是二分了,也就是解法一。

解法二的话,从右上角开始遍历的想法很妙。

解法三的话思想很简单,就是变形的二分法,每次抛弃一部分元素,但代码的话其实写出来不是很容易,相对于解法一和解法二来说是有些复杂度的。

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