【Leetcode Top 100】240. 搜索二维矩阵 II

问题背景

编写一个高效的算法来搜索 m × n m \times n m×n矩阵 m a t r i x matrix matrix中的一个目标值 t a r g e t target 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。

数据约束

m = = m a t r i x . l e n g t h m == matrix.length m==matrix.length
n = = m a t r i x $i$ . l e n g t h n == matrix $i$ .length n==matrix $i$ .length
1 ≤ n , m ≤ 300 1 \le n, m \le 300 1≤n,m≤300
− 1 0 9 < = m a t r i x $i$ $j$ < = 1 0 9 -10 ^ 9 <= matrix $i$ $j$ <= 10 ^ 9 −109<=matrix $i$ $j$ <=109
每行的所有元素从左到右升序排列
每列的所有元素从上到下升序排列
− 1 0 9 ≤ t a r g e t ≤ 1 0 9 -10 ^ 9 \le target \le 10 ^ 9 −109≤target≤109

解题过程

元素有序，首先想到二分法。然而本题中没有办法利用二分先确定待查找元素所在行或所在列，所以只能退而求其次遍历行或者列，再对另一个方向上用二分查找，这样做时间复杂度是 O ( m l o g n ) O(mlogn) O(mlogn) 或 O ( n l o g m ) O(nlogm) O(nlogm)。

如果从矩阵右上角出发，每次判断当前元素与目标值的大小关系，那么在没找到的情况下，每次都能排除掉一行或一列。事实上因为每次查找失败时，都能明确往哪个方向进行下一步搜索，所以这个做法相当于查找抽象的二叉搜索树，时间复杂度是 O ( m + n ) O(m + n) O(m+n)。理论上这样做在数据规模特别大的情况下会优于上一种思路，但是本题中数据量不是很大，两者区别不明显。

具体实现

按行或列二分查找

java 复制代码

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

抽象二叉搜索树

java 复制代码

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        int i = 0, j = matrix[0].length - 1;
        while(i < matrix.length && 0 <= j) {
            if(matrix[i][j] == target) {
                return true;
            }
            if(matrix[i][j] < target) {
                i++;
            } else {
                j--;
            }
        }
        return false;
    }
}