力扣---leetcode48题,旋转图像:给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。
你必须在**原地** 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。

本文使用的方法(对角线翻转 + 左右翻转)是解决这道题最直观、最不容易出错的方法。它利用了矩阵变换的数学性质。
下面我通过数学原理 、图解步骤 和代码细节三个方面为你详细拆解。
1. 数学原理
我们要实现的是:坐标 (i, j) 的元素,旋转 90 度后,应该去哪里?
根据坐标变换公式,顺时针旋转 90 度后的位置是: (j, n - 1 - i) 。
直接实现这个变换比较复杂,但我们可以将其分解为两步简单的几何变换:
- 主对角线翻转(矩阵转置):
- 将 (i, j) 变为 (j, i) 。
- 此时,行变成了列。
- 左右镜像翻转:
- 将 (j, i) 变为 (j, n - 1 - i) 。
- 此时,每一行的元素顺序颠倒。
结论: (i, j) \\xrightarrow{转置} (j, i) \\xrightarrow{左右翻转} (j, n - 1 - i) 。这刚好完成了顺时针 90 度旋转。
2. 图解步骤(以 3x3 矩阵为例)
假设原始矩阵如下:
latex
1 2 3
4 5 6
7 8 9
第一步:沿主对角线翻转
主对角线就是从左上角到右下角的这条线(1, 5, 9)。我们将对角线两侧的元素进行两两交换:
- 2 和 4 交换
- 3 和 7 交换
- 6 和 8 交换
变化后的矩阵:
latex
1 4 7
2 5 8
3 6 9
此时观察:原来的第一行 [1,2,3] 变成了现在的第一列。
第二步:每一行左右镜像翻转
对每一行进行反转(Reverse):
- 第一行 [1, 4, 7] 变成 [7, 4, 1]
- 第二行 [2, 5, 8] 变成 [8, 5, 2]
- 第三行 [3, 6, 9] 变成 [9, 6, 3]
变化后的矩阵:
latex
7 4 1
8 5 2
9 6 3
结果完成!这正是原矩阵顺时针旋转 90 度后的样子。
3. 代码实现细节(Java 示例)
java
class Solution {
public void rotate(int[][] matrix) {
int n = matrix.length;
// 1. 沿主对角线翻转
// 注意:j 从 i + 1 开始,只处理右上半部分,避免重复交换
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
int temp = matrix[i][j];
matrix[i][j] = matrix[j][i];
matrix[j][i] = temp;
}
}
// 2. 每一行进行左右翻转
// 每一行只遍历到一半 (n / 2)
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n / 2; j++) {
int temp = matrix[i][j];
// 将左边的数与右边对称位置的数交换
matrix[i][j] = matrix[i][n - 1 - j];
matrix[i][n - 1 - j] = temp;
}
}
}
}
4. 关键点总结(面试常考)
Q1:为什么第一步循环里 j 要从 i + 1 开始?
如果 j 从 0 开始遍历到 n,当你处理到 matrix[1][0] 时,它会和 matrix[0][1] 交换;但当你处理到 matrix[0][1] 时,它又会和 matrix[1][0] 交换回去。结果就是矩阵没变。
主对角线上面的元素 → 严格满足 行号 < 列号(i < j)
主对角线下面的元素 → 严格满足 行号 > 列号(i > j)
所以我们只遍历"右上三角形"的区域,把它们和"左下三角形"对应的位置交换。
Q2:如果是逆时针旋转 90 度怎么办?
有两种常见的分解方法:
- 方案 A: 先左右翻转,再沿主对角线翻转。
- 方案 B: 先沿主对角线翻转,再上下翻转。
Q3:这种方法的时空复杂度?
- 时间复杂度: O(N\^2) 。转置需要遍历约 N\^2/2 次,左右翻转需要遍历 N\^2/2 次,总共还是 O(N\^2) 。
- 空间复杂度: O(1) 。所有操作都在原数组上完成,不需要额外空间。暴力方法是 。所有操作都在原数组上完成,不需要额外空间。暴力方法是 。所有操作都在原数组上完成,不需要额外空间。暴力方法是 O(n)
为什么推荐这个方法?
在面试中,直接写"四数交换"的公式(方法二)非常容易记错下标(比如把 n-1-i 写成 n-i),一旦写错,调试会非常痛苦。而方法一步骤清晰,每一块逻辑都很简单,极难出错,是代码鲁棒性(Robustness)最高的选择。
鲁棒性 (Robustness)是计算机科学中一个非常重要的概念,它是英文 Robust 的音译(也有人称之为"健壮性"或"稳定性")。