二维数组中的查找
二维数组中的查找
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- 题目难度:二星
- 考察点:数组,二分查找
- 简要说明:这是一道对二维数组进行二分查找的算法,考察对二分查找的灵活运用。
方法1: 暴力算法
- 分析:直接遍历一遍数组,即可判断目标target是否存在。
- 复杂度分析
时间复杂度:O(n^2),因为最坏情况下,数组中的元素都需要遍历一次。
空间复杂度:O(1) - 代码:
class Solution { public: bool Find(int target, vector<vector<int> > array) { // 判断数组是否为空 if (array.size() ==0 || array[0].size() ==0) return false; for (const auto& vec : array) { for (const int val : vec) { if (val == target) return true; } } return false; } };
方法2:二分查找
- 分析:对于方法一,此题有额外信息没有利用上,数组从左到右递增,从上到下递增。有序的数组很显然应该想到二分。那么应该如何二分呢?
回想一下一维有序数组查找某个值二分的过程,如下图所示:
假设目标tar在arr[1]处,那么我们的二分过程就是:
1)设初始值:定义一个二分的开始下标为l,结束下标为r,如图所示:
2)二分一半,中间位置为 mid = l + ((r - l) >> 1), val>>1, 表示val右移一位相当于val/2,相当于 l+(r-l)/2,这样的写法是防止溢出。如果写成 mid = (l+r)/2; l+r可能会溢出。
3) 如果 tar == arr[mid],说明找到tar
4)比较:如果tar > arr[mid], 说明tar在区间[mid+1, r]中,l = mid + 1
5)如果tar < arr[mid],说明tar在区间[l, mid-1]中, r = mid - 1
图中的例子就是步骤4)的情况,一次比较之后,如图所示,表示找到了tar。
错误的想法:将一维扩展到二维。照葫芦画瓢,
假设我们设二分的开始下标为左上角坐标(0,0)为上图的l,结束下标为(4,5)为图中的r,二分一次下标为(2,2)图中的mid,假设tar > arr[mid],
由一维二分可知,接下来应该找大于arr[mid]的位置,可是根据图可知,?处可能大于,也可能小于,所以就不能按照之前的规则进行二分了。所以说,这样是错的。
总结一下:错误的原因是:之前二分之后,无法确定下一次二分应该往哪边分,由此无法进行二分下去。如果我们找个位置,每次都能确定的往哪个部分二分,即可达到我们想要的结果。
新想法
假设arr数组,val,tar如下图所示:
如果我们把二分值定在右上角或者左下角,就可以进行二分。这里以右上角为例,左下角可自行分析:
1)我么设初始值为右上角元素,arr[0][5] = val,目标tar = arr[3][1]
2)接下来进行二分操作:
3)如果val == target,直接返回
4)如果 tar > val, 说明target在更大的位置,val左边的元素显然都是 < val,间接 < tar,说明第 0 行都是无效的,所以val下移到arr[1][5]
5)如果 tar < val, 说明target在更小的位置,val下边的元素显然都是 > val,间接 > tar,说明第 5 列都是无效的,所以val左移到arr[0][4]
6)继续步骤2)
- 复杂度分析
时间复杂度:O(m+n) ,其中m为行数,n为列数,最坏情况下,需要遍历m+n次。
空间复杂度:O(1) - 代码
class Solution { public: bool Find(int target, vector<vector<int> > array) { // 判断数组是否为空 int m = array.size(); if (m == 0) return false; int n = array[0].size(); if (n == 0) return false; int r = 0, c = n-1; // 右上角元素 while (r<m && c>=0) { if (target == array[r][c]) { return true; } else if (target > array[r][c]) { ++r; } else { --c; } } return false; } };