算法leetcode|74. 搜索二维矩阵(rust重拳出击)


文章目录

  • 74. 搜索二维矩阵:
    • 样例 1:
    • 样例 2:
    • 提示:
  • 分析:
  • 题解:
    • rust:
    • go:
    • c++:
    • python:
    • java:


74. 搜索二维矩阵:

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递减顺序排列。
  • 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

样例 1:

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

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

分析:

  • 面对这道算法题目,二当家的再次陷入了沉思。
  • 在有序列表中,查找指定元素,一般使用二分查找,非常高效。
  • 但是题目中是个二维矩阵,是否还能用二分查找呢?
  • 首先想到,可以用两次二分查找,分别看在哪行,再看在哪列,效率已经很高了,但是是否能只用一次二分查找呢?
  • 想要使用一次二分查找,就需要将二维矩阵转换成线性结构,有什么办法呢?
  • 我们可以快速算出矩阵的长和宽,也就可以拿到它的总长度,我们可以快速将长度范围内的下标,快速转换成行和列的下标,因为行列都是等长的。

题解:

rust:

impl Solution {
    pub fn search_matrix(matrix: Vec<Vec<i32>>, target: i32) -> bool {
        let (m, n) = (matrix.len(), matrix[0].len());
        let (mut left, mut right) = (0, m * n);

        while left < right {
            let mid = left + ((right - left) >> 1);
            let v = matrix[mid / n][mid % n];
            if v < target {
                left = mid + 1;
            } else if v > target {
                right = mid;
            } else {
                return true;
            }
        }

        return false;
    }
}

go:

func searchMatrix(matrix [][]int, target int) bool {
    m, n := len(matrix), len(matrix[0])
	i := sort.Search(m*n, func(i int) bool { return matrix[i/n][i%n] >= target })
	return i < m*n && matrix[i/n][i%n] == target
}

c++:

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        const int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
        int left = 0, right = m * n;
        while (left < right) {
            const int mid = left + ((right - left) >> 1);
            const int v = matrix[mid / n][mid % n];
            if (v < target) {
                left = mid + 1;
            } else if (v > target) {
                right = mid;
            } else {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

python:

class Solution:
    def searchMatrix(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:
        m, n = len(matrix), len(matrix[0])
        left, right = 0, m * n
        while left < right:
            mid = left + ((right - left) >> 1)
            v = matrix[mid // n][mid % n]
            if v < target:
                left = mid + 1
            elif v > target:
                right = mid
            else:
                return True
        return False


java:

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        final int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
        int left = 0, right = m * n;
        while (left < right) {
            final int mid = left + ((right - left) >> 1);
            final int v = matrix[mid / n][mid % n];
            if (v < target) {
                left = mid + 1;
            } else if (v > target) {
                right = mid;
            } else {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

非常感谢你阅读本文~
欢迎【点赞】【收藏】【评论】三连走一波~
放弃不难,但坚持一定很酷~
希望我们大家都能每天进步一点点~
本文由 二当家的白帽子:https://le-yi.blog.csdn.net/ 博客原创~


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/94428.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Spring Cloud Nacos 和 Eureka区别,包含实战代码

目录 一、Spring Cloud Eureka详解二、Spring Cloud Nacos详解三、Spring Cloud Nacos和Eureka区别 Spring Cloud Nacos 和 Spring Cloud Eureka 都是 Spring Cloud 微服务框架中的服务注册和发现组件&#xff0c;用于帮助开发者轻松地构建和管理微服务应用。它们之间的主要区别…

【uniapp】this有时为啥打印的是undefined?(箭头函数修改this)

&#x1f609;博主&#xff1a;初映CY的前说(前端领域) ,&#x1f4d2;本文核心&#xff1a;uniapp中this指向问题 前言&#xff1a;this大家知道是我们当前项目的实例&#xff0c;我们可以在这个this上面拿到我们原型上的全部数据。这个常用在我们在方法中调用其他方法使用。 …

手机无人直播软件有哪些,又有哪些优势?

如今&#xff0c;随着智能手机的普及和移动互联网的发展&#xff0c;手机无人直播成为了一个炙手可热的领域。手机无人直播软件为用户提供了便捷、灵活的直播方式&#xff0c;让更多商家人能够实现自己的直播带货的梦想。接下来&#xff0c;我们将探讨手机无人直播软件有哪些&a…

大数据平台安全主要是指什么安全?如何保障?

大数据时代已经来临&#xff0c;各种数据充斥着我们的生活与工作。随着数据的多样性以及复杂性以及大量性&#xff0c;大数据平台诞生了。但对于大数据平台大家都不是很了解&#xff0c;有人问大数据平台安全主要是指什么安全&#xff1f;如何保障&#xff1f; 大数据平台安全…

ceph peering机制-状态机

本章介绍ceph中比较复杂的模块&#xff1a; Peering机制。该过程保障PG内各个副本之间数据的一致性&#xff0c;并实现PG的各种状态的维护和转换。本章首先介绍boost库的statechart状态机基本知识&#xff0c;Ceph使用它来管理PG的状态转换。其次介绍PG的创建过程以及相应的状…

敦煌网(DHgate)高成功率的下单流程(养号优势)

1打开敦煌官网 http://www.dhgate.com/ 2点击右上角的注册账号&#xff0c;输入账号信息 3注册完成后打开需要购买的商品页面 点击buy it now 4输入收货地址 5输入银行卡信息 6点击confirm to pay 确认购买 7购买成功&#xff0c;可以在订单页面确认到信息 敦煌网、卖全球、买…

13、Vue3 大事件管理系统

一、大事件项目介绍 和 创建 1.1 Vue3 大事件管理系统 在线演示&#xff1a; https://fe-bigevent-web.itheima.net/login 接口文档: https://apifox.com/apidoc/shared-26c67aee-0233-4d23-aab7-08448fdf95ff/api-93850835 基地址&#xff1a; http://big-event-vue-api-t.i…

解锁安全高效办公——私有化部署的WorkPlus即时通讯软件

在当今信息时代&#xff0c;高效的沟通与协作对于企业的成功至关重要。然而&#xff0c;随着信息技术的发展&#xff0c;保护敏感信息和数据安全也变得越来越重要。为了满足企业对于安全沟通和高效办公的需求&#xff0c;我们隆重推出私有化部署的WorkPlus即时通讯软件&#xf…

爬虫逆向实战(二十五)--某矿采购公告

一、数据接口分析 主页地址&#xff1a;某矿 1、抓包 通过抓包可以发现数据接口是cgxj/by-lx-page 2、判断是否有加密参数 请求参数是否加密&#xff1f; 通过查看“载荷”模块可以发现有一个param的加密参数 请求头是否加密&#xff1f; 无响应是否加密&#xff1f; 无c…

抖音矩阵,矩阵账号开发,抖音矩阵源码搭建

抖音矩阵&#xff0c;矩阵账号开发&#xff0c;抖音矩阵源码搭建&#xff1a; 1、账号矩阵系统搭建首先需要注意的是支持多平台&#xff0c;多账号&#xff0c;可以实现流量互通&#xff0c;账号矩阵多个账号联动形成账号矩阵形式分发开发。 2、账号矩阵系统需要可以查看分发…

vue中html引入使用<%= BASE_URL %>变量

首先使用src相对路径引入 注意&#xff1a; js 文件放在public文件下 不要放在assets静态资源文件下 否则 可能会报错 GET http://192.168.0.113:8080/src/assets/js/websockets.js net::ERR_ABORTED 500 (Internal Server Error) 正确使用如下&#xff1a;eg // html中引…

初识Java 2-1 操作符

目录 优先级 赋值 递减和递增操作符 关系操作符 逻辑操作符 字面量 字面量中的下划线 科学记数法 按位操作符 移位操作符 三元操作符 字符串操作符和 类型转换操作符 截尾和舍入 本笔记参考自&#xff1a; 《On Java 中文版》 Java的操作符大多继承自C&#xff0…

ThreeJS 模型中内嵌文字

之前有过模型中内嵌html网页&#xff0c;地址☞threeJS 模型中加载html页面_threejs 加载dom元素_小菜花29的博客-CSDN博客 这次是纯粹的在模型中嵌入文本信息&#xff0c;进行简单的文字展示 展示效果图 1. 使用FontLoader文字加载器 引入文本json文件&#xff0c;代码如下…

掉了无数头发成地中海后,我整理出了这套40+的大屏模板,快收藏!

最近又有不少粉丝后台问我接不接做可视化大屏&#xff0c;看来可视化大屏是越来越火啦&#xff0c;但老李还是要说一下&#xff0c;老李本身工作就很忙&#xff0c;实在是顾不过来&#xff0c;但老李会在自己体验过后为大家挑选合适的工具和模板&#xff0c;提升大家做大屏的效…

江西武功山旅游攻略(周末两日游)

一、 往返路线 1: 出发路线 周五晚上上海出发坐火车&#x1f684;到江西萍乡(11.5小时,卧铺550左右) 打车到江西武功山景区,120-150元左右,人均30元,1小时10分左右到达 或者 &#x1f697;到达萍乡北之后 出站后步行200米到长途汽车站&#xff0c;乘旅游巴士直达武功山游…

2023高教社杯数学建模思路 - 案例:FPTree-频繁模式树算法

文章目录 算法介绍FP树表示法构建FP树实现代码 建模资料 ## 赛题思路 &#xff08;赛题出来以后第一时间在CSDN分享&#xff09; https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 算法介绍 FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法&#xff0c;就是频繁模式树算法&#xff0c…

leetcode 1022.从根到叶的二进制数之和

⭐️ 题目描述 &#x1f31f; leetcode链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/sum-of-root-to-leaf-binary-numbers/description/ 代码&#xff1a; class Solution { public:int sum (TreeNode* root , int num 0) {if (root nullptr) {return 0;}int cur num r…

无涯教程-分类算法 - 多项式逻辑回归模型函数

Logistic逻辑回归的另一种有用形式是多项式Lo​​gistic回归&#xff0c;其中目标或因变量可以具有3种或更多可能的unordered类型&#xff0c;即没有定量意义的类型。 用Python实现 现在&#xff0c;无涯教程将在Python中实现上述多项式逻辑回归的概念。为此&#xff0c;使用…

算法通关村第8关【白银】| 二叉树的深度和高度问题

1.最大深度问题 思路&#xff1a;递归三部曲 第一步&#xff1a;确定参数和返回值 题目要求求二叉树的深度&#xff0c;也就是有多少层&#xff0c;需要传递一个root从底层向上统计 int maxDepth(TreeNode root) 第二步&#xff1a;确定终止条件 当递归到null时就说明到底了…

【MCU】SD NAND芯片之国产新选择

文章目录 前言传统SD卡和可贴片SD卡传统SD卡可贴片SD卡 实际使用总结 前言 随着目前时代的快速发展&#xff0c;即使是使用MCU的项目上也经常有大数据存储的需求。可以看到经常有小伙伴这样提问&#xff1a; 大家好&#xff0c;请问有没有SD卡芯片&#xff0c;可以直接焊接到P…