【Python】Leetcode 240. 搜索二维矩阵 II - 削减矩阵+递归,击败88%

描述

  1. 搜索二维矩阵 II

编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。

该矩阵具有以下特性:

每行的元素从左到右升序排列。

每列的元素从上到下升序排列。

思路

确定左右及上下限,削减矩阵,递归。

注意判断四个端点是否等于target,若有满足的返回true,否则判断左上角端点或右下角端点是否大于或小于target,满足则返回false,否则递归直到上下限溢出返回false。

可以证明,在以上判断条件下,每次递归都会导致矩阵被削减,时间复杂度为O(m+n)

复杂度

时间复杂度:

O(m+n)

空间复杂度:

O(1)

`class Solution:

def searchMatrix(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:

l = 0

r = len(matrix[0])-1

t = 0

b = len(matrix)-1

return self.dfs(matrix,l,r,t,b,target)

复制代码
def dfs(self,matrix,l,r,t,b,target):
    print(l,r,t,b)
    if(r<l or b<t): return False
    if(matrix[t][l] == target or matrix[b][r] == target or matrix[t][r] == target or matrix[b][l] == target): return True
    if(matrix[t][l] > target): return False
    if(matrix[b][r] < target): return False
    n_r = r
    for i in range(r-l+1):
        if(matrix[t][r-i] <= target):
            n_r = r-i
            break
    
    n_l = l
    for i in range(r-l+1):
        if(matrix[b][l+i] >= target):
            n_l = l+i
            break
    
    n_b = b
    for i in range(b-t+1):
        if(matrix[b-i][l] <= target):
            n_b = b-i
            break
    
    n_t = t
    for i in range(b-t+1):
        if(matrix[t+i][r] >= target):
            n_t = t+i
            break

    return self.dfs(matrix,n_l,n_r,n_t,n_b,target)`
相关推荐
木头左2 小时前
逻辑回归的Python实现与优化
python·算法·逻辑回归
quant_19863 小时前
R语言如何接入实时行情接口
开发语言·经验分享·笔记·python·websocket·金融·r语言
失败又激情的man8 小时前
python之requests库解析
开发语言·爬虫·python
打酱油的;8 小时前
爬虫-request处理get
爬虫·python·django
用什么都重名10 小时前
MinerU:高效智能PDF文档解析工具完全指南
人工智能·python·pdf·mineru·makedown
】余1853816280010 小时前
矩阵系统源码搭建与定制化开发,支持OEM
线性代数·矩阵
倔强青铜三11 小时前
苦练Python第4天:Python变量与数据类型入门
前端·后端·python
这我可不懂11 小时前
Python 项目快速部署到 Linux 服务器基础教程
linux·服务器·python
倔强青铜三11 小时前
苦练Python第3天:Hello, World! + input()
前端·后端·python
小白学大数据11 小时前
Python爬取闲鱼价格趋势并可视化分析
开发语言·python