4月10日算法总结

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。

示例 1：

class Solution:

def rotate(self, matrix: List $List\[int$ ]) -> None:

先将矩阵转置

for i in range(len(matrix)) :

for j in range(i+1,len(matrix)) : 只处理上三角矩阵，即列从行+1开始

matrix $i$ $j$ ,matrix $j$ $i$ = matrix $j$ $i$ ,matrix $i$ $j$ 交换对应位置

for i in range(len(matrix)) :

matrix $i$ .reverse() 将每一行反转

编写一种算法，若M × N矩阵中某个元素为0，则将其所在的行与列清零

class Solution:

def setZeroes(self, matrix: List $List\[int$ ]) -> None:

m,n = len(matrix),len(matrix $0$ )

先做需要删除的行和列的标记

zero_row = $False$ *m 行标记

zero_col = $False$ *n 列标记

for i in range(m) :

for j in range(n) : 遍历矩阵

if matrix $i$ $j$ == 0 : 如果有一个数为0

zero_row $i$ = True 则该行需要清0 ，将标记记为true

zero_col $j$ = True 则该列需要清0 ，将标记记为true

for i in range(m) :

for j in range(n) : 遍历矩阵

if zero_row $i$ or zero_col $j$ : 如果存在标记

matrix $i$ $j$ = 0 这一行和列都重置为0

给你一个大小为 m x n 的矩阵 mat ，请以对角线遍历的顺序，用一个数组返回这个矩阵中的所有元素。

示例 1：

class Solution:

def findDiagonalOrder(self, mat: List $List\[int$ ]) -> List $int$ :

m,n = len(mat),len(mat $0$ )

duijiaoxian = {} 设置对角线的字典

result = \[\] 设置结果列表

for i in range (m) : 遍历矩阵

for j in range(n) :

if i + j not in duijiaoxian : 如果该对角线不存在

duijiaoxian $i+j$ = \[\] 建立对角线的值为空列表

duijiaoxian $i+j$ .append(mat $i$ $j$ ) 在相应的对角线加入元素

for d in range(m+n-1) : 遍历对角线，矩阵的对角线数量是行加列-1

if d % 2 == 0 : 如果是偶数，需要反向收集

result.extend(duijiaoxian $d$ $::-1$ ) extend是将元素一个个收集，：：-1 为反转这个列表

else :

result.extend(duijiaoxian $d$ )

return result