LeetCode 热题 100 | 54. 螺旋矩阵
大家好,今天我们来解决一道经典的算法题------螺旋矩阵。这道题在LeetCode上被标记为中等难度,要求我们按照顺时针螺旋顺序返回矩阵中的所有元素。下面我将详细讲解解题思路,并附上Python代码实现。
问题描述
给定一个 m 行 n 列的矩阵 matrix,请按照顺时针螺旋顺序,返回矩阵中的所有元素。
示例1:
            
            
              plaintext
              
              
            
          
          输入: matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出: [1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2:
            
            
              plaintext
              
              
            
          
          输入: matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
输出: [1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]解题思路
核心思想
- 
边界模拟法: - 定义矩阵的四个边界:上边界 top、下边界bottom、左边界left、右边界right。
- 按照顺时针方向(右→下→左→上)依次遍历矩阵的边界,并不断调整边界。
 
- 定义矩阵的四个边界:上边界 
- 
遍历顺序: - 从左到右遍历上边界,完成后上边界下移。
- 从上到下遍历右边界,完成后右边界左移。
- 从右到左遍历下边界,完成后下边界上移。
- 从下到上遍历左边界,完成后左边界右移。
 
- 
终止条件: - 当所有元素都被遍历时(即 top > bottom或left > right),停止遍历。
 
- 当所有元素都被遍历时(即 
Python代码实现
            
            
              python
              
              
            
          
          def spiralOrder(matrix):
    if not matrix:
        return []
    
    top, bottom = 0, len(matrix) - 1
    left, right = 0, len(matrix[0]) - 1
    result = []
    
    while top <= bottom and left <= right:
        # 从左到右遍历上边界
        for i in range(left, right + 1):
            result.append(matrix[top][i])
        top += 1
        
        # 从上到下遍历右边界
        for i in range(top, bottom + 1):
            result.append(matrix[i][right])
        right -= 1
        
        # 检查是否还有下边界需要遍历
        if top <= bottom:
            # 从右到左遍历下边界
            for i in range(right, left - 1, -1):
                result.append(matrix[bottom][i])
            bottom -= 1
        
        # 检查是否还有左边界需要遍历
        if left <= right:
            # 从下到上遍历左边界
            for i in range(bottom, top - 1, -1):
                result.append(matrix[i][left])
            left += 1
    
    return result
# 测试示例
matrix1 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
matrix2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
print(spiralOrder(matrix1))  # 输出: [1,2,3,6,9,8,7,4,5]
print(spiralOrder(matrix2))  # 输出: [1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]代码解析
- 
初始化边界: - top和- bottom分别表示矩阵的上下边界。
- left和- right分别表示矩阵的左右边界。
 
- 
顺时针遍历: - 从左到右 :遍历上边界,完成后将 top下移。
- 从上到下 :遍历右边界,完成后将 right左移。
- 从右到左 :遍历下边界(需检查 top <= bottom),完成后将bottom上移。
- 从下到上 :遍历左边界(需检查 left <= right),完成后将left右移。
 
- 从左到右 :遍历上边界,完成后将 
- 
终止条件: - 当 top > bottom或left > right时,说明所有元素已被遍历。
 
- 当 
复杂度分析
- 时间复杂度 :O(m × n),其中 m是矩阵的行数,n是矩阵的列数。我们需要遍历矩阵中的每个元素一次。
- 空间复杂度:O(1),除了输出结果外,只使用了常数个额外空间。
示例运行
示例1
            
            
              plaintext
              
              
            
          
          输入: matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出: [1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2
            
            
              plaintext
              
              
            
          
          输入: matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
输出: [1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]进阶:其他解法
方法一:递归法
            
            
              python
              
              
            
          
          def spiralOrder_recursive(matrix):
    if not matrix:
        return []
    
    result = []
    rows, cols = len(matrix), len(matrix[0])
    
    def helper(top, bottom, left, right):
        if top > bottom or left > right:
            return
        
        # 从左到右遍历上边界
        for i in range(left, right + 1):
            result.append(matrix[top][i])
        top += 1
        
        # 从上到下遍历右边界
        for i in range(top, bottom + 1):
            result.append(matrix[i][right])
        right -= 1
        
        # 检查是否还有下边界需要遍历
        if top <= bottom:
            # 从右到左遍历下边界
            for i in range(right, left - 1, -1):
                result.append(matrix[bottom][i])
            bottom -= 1
        
        # 检查是否还有左边界需要遍历
        if left <= right:
            # 从下到上遍历左边界
            for i in range(bottom, top - 1, -1):
                result.append(matrix[i][left])
            left += 1
        
        helper(top, bottom, left, right)
    
    helper(0, rows - 1, 0, cols - 1)
    return result- 时间复杂度:O(m × n)
- 空间复杂度:O(min(m, n)),递归调用的栈空间。
总结
通过使用边界模拟法,我们可以高效地按照顺时针螺旋顺序遍历矩阵中的所有元素。这种方法直观且易于实现,适合大多数场景。希望这篇题解对大家有所帮助,如果有任何问题,欢迎在评论区留言讨论!
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