搜索二维矩阵

题目理解

matrix 是一个 行排序矩阵，即：

• 每一行的元素从 左到右递增。

• 每一行的 最右元素 一定大于等于该行所有元素，且小于等于下一行的所有元素（如果有下一行）。

目标：判断 target 是否在 matrix 中。

解法思路

我们采用 两阶段二分查找 进行优化：

第一步 ：遍历每一行，找到可能包含 target 的行。

• 如果 target 大于当前行的最后一个元素，则 target 只能在后面的行，继续下一行。

• 否则，该行 可能包含 target ，进入 第二步。

第二步 ：在该行使用 二分查找 搜索 target。

• 如果找到，返回 true。

• 否则，返回 false（因为 target 只可能在当前行，不在其他行）。

代码解析

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class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        int n = matrix.size();     // 矩阵行数
        int m = matrix[0].size();  // 矩阵列数

        for (int i = 0; i < n; i++) {  // 遍历每一行
            if (target > matrix[i][m - 1]) continue; // `target` 大于该行最后一个元素，跳过
            
            // 二分查找
            int left = 0, right = m - 1;
            while (left <= right) {
                int mid = left + (right - left) / 2;  // 防止溢出

                if (matrix[i][mid] == target) return true; // 找到 `target`
                else if (matrix[i][mid] > target) right = mid - 1; // 缩小右边界
                else left = mid + 1;  // 缩小左边界
            }
            break;  // 只可能在这一行找到，找不到就退出
        }
        return false;  // 遍历完所有可能行，仍找不到
    }
};

详细运行步骤

示例 1

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vector<vector<int>> matrix = {
    {1, 3, 5, 7},
    {10, 11, 16, 20},
    {23, 30, 34, 60}
};
int target = 3;

矩阵表示：

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1   3   5   7
10  11  16  20
23  30  34  60

执行过程

第一步：寻找目标行

• 遍历第 0 行，最后元素 7：

• target = 3 ≤ 7，可能在当前行 ，进入 二分查找。

第二步：二分查找

• left = 0, right = 3, mid = (0+3)/2 = 1

• matrix $0$ $1$ = 3 == target，返回 true。

✅ 最终结果：true

示例 2

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vector<vector<int>> matrix = {
    {1, 3, 5, 7},
    {10, 11, 16, 20},
    {23, 30, 34, 60}
};
int target = 13;

第一步：寻找目标行

• 第 0 行 ：7 < 13，跳过。

• 第 1 行 ：20 ≥ 13，进入 二分查找。

第二步：二分查找

• left = 0, right = 3, mid = 1

• matrix $1$ $1$ = 11 < target → left = mid + 1 = 2

• left = 2, right = 3, mid = 2

• matrix $1$ $2$ = 16 > target → right = mid - 1 = 1

• left > right，找不到，返回 false。

❌ 最终结果：false

示例 3

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vector<vector<int>> matrix = {
    {1, 3, 5, 7},
    {10, 11, 16, 20},
    {23, 30, 34, 60}
};
int target = 60;

第一步：寻找目标行

• 第 0 行 ：7 < 60，跳过。

• 第 1 行 ：20 < 60，跳过。

• 第 2 行 ：60 ≥ 60，进入 二分查找。

第二步：二分查找

• left = 0, right = 3, mid = 1

• matrix $2$ $1$ = 30 < target → left = mid + 1 = 2

• left = 2, right = 3, mid = 2

• matrix $2$ $2$ = 34 < target → left = mid + 1 = 3

• left = 3, right = 3, mid = 3

• matrix $2$ $3$ = 60 == target，返回 true。

✅ 最终结果：true

复杂度分析

时间复杂度

遍历行：O(N)

• 最坏情况，可能要遍历所有行。

• 最优情况，第一行就满足条件。

二分查找：O(log M)

• 在选定的一行内，二分查找 O(log M)。

总复杂度：

通常 M 很大时，log M 远小于 N，所以二分查找优化明显。

空间复杂度

• 只使用了常数变量 left、right、mid，不需要额外的数组。

优化建议

当前算法在最坏情况下需要遍历所有行。可以使用 一次性二分查找 代替两次：

把矩阵视为一个一维数组，索引映射：
直接对整个矩阵二分查找。

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        int n = matrix.size(), m = matrix[0].size();
        int left = 0, right = n * m - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            int val = matrix[mid / m][mid % m];  // 计算对应的行列索引

            if (val == target) return true;
            else if (val > target) right = mid - 1;
            else left = mid + 1;
        }
        return false;
    }
};

时间复杂度：O(log (N * M))

空间复杂度：O(1)

这个方法比你的方法更快，适用于 行列均递增的矩阵。

总结

✅ 你的方法

• 两步二分（O(N + log M)）。

• 适用于行递增的矩阵。

✅ 优化方案

• 一维二分（O(log (N*M)），更快）。

• 适用于行列均递增的矩阵。

👉 如果 matrix 行列都递增，建议用 O(log(N*M)) 版本！