【LeetCode 热题100】74:搜索二维矩阵(二分、线性两种方式 详细解析)(Go 语言实现)
🚀 力扣热题 74:搜索二维矩阵(详细解析)
📌 题目描述
力扣 74. 搜索二维矩阵
给你一个满足下述两条属性的
m x n
整数矩阵matrix
:
- 每行中的整数从左到右按非递减顺序排列。
- 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。
给你一个整数
target
,如果target
在矩阵中,返回true
;否则,返回false
。🎯 示例 1:
输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3 输出:true
🎯 示例 2:
输入:matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13 输出:false
✅ 提示:
m == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= m, n <= 100
-10^4 <= matrix[i][j], target <= 10^4
💡 解题思路
1. 观察矩阵特性
- 矩阵每行递增,且下一行的第一个元素大于上一行的最后一个元素。
- 可以将其视为一个 一维有序数组,索引从
0
到m * n - 1
,然后用 二分查找 解决。
2. 方法一:二分查找
- 视整个二维数组为一维数组,使用索引
mid
,计算对应的二维坐标:row = mid // n (行号) col = mid % n (列号)
- 进行标准的 二分查找:
- 如果
matrix[row][col] == target
,返回true
。 - 如果
matrix[row][col] < target
,移动左边界。 - 如果
matrix[row][col] > target
,移动右边界。
- 如果
💻 Go 代码实现(方法一:二分查找)
func searchMatrix(matrix [][]int, target int) bool {
if len(matrix) == 0 || len(matrix[0]) == 0 {
return false
}
m, n := len(matrix), len(matrix[0])
left, right := 0, m*n-1
for left <= right {
mid := (left + right) / 2
row, col := mid/n, mid%n
if matrix[row][col] == target {
return true
} else if matrix[row][col] < target {
left = mid + 1
} else {
right = mid - 1
}
}
return false
}
3. 方法二:逐行扫描 + 线性查找
- 遍历每一行,判断
target
是否在当前行范围内(即row[0] <= target <= row[n-1]
)。 - 如果在范围内,则进行遍历查找。
- 适用于矩阵较小的情况,时间复杂度较高。
💻 Go 代码实现(方法二:逐行扫描)
func searchMatrix(matrix [][]int, target int) bool {
for i := range matrix {
num := matrix[i]
if num[0] <= target && target <= num[len(num)-1] {
for j := range num {
if num[j] == target {
return true
}
}
}
}
return false
}
⏳ 复杂度分析
方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 |
---|---|---|---|
🚀 二分查找 | O ( log ( m × n ) ) O(\log(m \times n)) O(log(m×n)) | O ( 1 ) O(1) O(1) | 适用于大规模矩阵搜索 |
📌 逐行扫描 | O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n) | O ( 1 ) O(1) O(1) | 适用于较小矩阵 |
🎯 总结
- ✅ 方法一(推荐):二分查找,时间复杂度 O ( log ( m × n ) ) O(\log(m \times n)) O(log(m×n)),适用于大规模数据。
- 📌 方法二:逐行扫描 + 线性查找,适用于数据量较小的情况。
- 💡 掌握不同方法,有助于应对不同的面试场景!
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