0x3f 第24天 黑马web (安了半天程序 )hot100普通数组

1.螺旋矩阵

思路太夸张了

用DIRS = (0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)分别表示右下左上三个方向

i+=DIRS[di][0]

j+=DIRS[di][1]

di代表当前的方向di=0时对应的(0,1)i+0,j+1,说明向右走

di = (di+1)%4 右转

核心思路:先构造DIRS元祖,并且想到方向di

从i = 0 j = 0开始遍历

遍历到的做标记

额外引入x,y来做试探,判断是否走到边界,或者重复,这样说明要拐弯了

(如果直接用 i,j 操作,会导致 "移动后发现走不通,再回退" 的冗余逻辑)

i和j的变换逻辑和for循环不同,所以是新颖的赋值

i+=DIRS[di][0]

j+=DIRS[di][1]

时间复杂度 mn 空间复杂度 1

复制代码
class Solution:
    def spiralOrder(self, matrix: List[List[int]]) -> List[int]:
        DIRS = (0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)#右下左上
        i=j=di=0
        m,n = len(matrix),len(matrix[0])
        ans = []
        for _ in range(m*n):
            ans.append(matrix[i][j])
            matrix[i][j] = None  #标记表示走过
            x,y = i+DIRS[di][0],j+DIRS[di][1]#试探步7777
            if x<0 or y<0 or x==m or y==n or matrix[x][y] is None:
                di = (di + 1) % 4
            i+=DIRS[di][0]
            j+=DIRS[di][1]
        return ans

2.旋转图像

1.好理解的方法

先按对角线全部交换

然后每一行反转

这是线代的思路

转置+行翻转

n方 1 但是两次循环

复制代码
class Solution:
    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
        n = len(matrix)
        for i in range(n):
            for j in range(i):
                matrix[i][j],matrix[j][i] = matrix[j][i],matrix[i][j]
        for row in matrix:
            row.reverse()

2.四角转换

每个值都转了90°

核心逻辑:分层 + 四角交换

正方形矩阵旋转的本质是「按层旋转」,每层的元素通过「四个角循环交换」完成旋转:

四角的规律

i,j n-1-j,i n-1-i,n-1-j j,n-1-i

j i j

连接 连接 连接

外循环为了兼容奇数 / 偶数边长,即使出现奇数层,+1//2也能保证这层不用交换

内循环//2说实话没懂原理,死记硬背吧

n方 1 但是一次循环

复制代码
class Solution:
    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
        n = len(matrix)
        for i in range((n+1)//2):
            for j in range(n//2):
                matrix[i][j],matrix[n-1-j][i],matrix[n-i-1][n-1-j],matrix[j][n-i-1]\
                =matrix[n-1-j][i],matrix[n-i-1][n-1-j],matrix[j][n-i-1],matrix[i][j]
相关推荐
珠海西格电力1 天前
零碳园区的能源成本优势具体体现在哪些方面
大数据·人工智能·算法·架构·能源
晚霞的不甘1 天前
CANN 模型转换与适配:从 PyTorch 到 Ascend OM 的完整指南
人工智能·pytorch·python·深度学习
Donk_671 天前
Shell 数组实践
linux·算法·bash
papership1 天前
【入门级-数据结构-1、线性结构:栈和队列】
数据结构
fu的博客1 天前
【数据结构14】并查集:QuickUnion、QuickFind、路径压缩
数据结构
比特森林探险记1 天前
底层数据结构分析 go 语言中的 slice map channel interface
数据结构·golang·哈希算法
数智工坊1 天前
【DACS论文阅读】跨域混合采样如何让语义分割模型从合成数据无缝迁移到真实世界
论文阅读·人工智能·算法·机器人·无人机
AI技术控1 天前
TimesNet 论文解读:把一维时间序列变成二维变化建模的通用时序骨干
人工智能·python
And_Ii1 天前
LeetCode 026. 重排链表
算法·leetcode·链表
And_Ii1 天前
leetCode 146. LRU 缓存
python·链表