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突破思维局限,巧妙化解LeetCode 74 BAT经典面试题:矩阵中的二分搜索

人工智能

一、问题定义

给定一个由整数组成的二维矩阵 matrix,其中每行和每列均按照非递减顺序排列。现在,需要确定目标值 target 是否存在于 matrix 中。如果存在,返回 true;否则,返回 false。

二、解题思路

面对这样的矩阵查找问题,我们首先考虑使用暴力搜索的方法。我们可以逐行逐列地遍历矩阵,并与目标值进行比较。这种方法虽然简单直接,但效率较低,尤其是当矩阵规模较大时。

为了提高效率,我们可以考虑使用二分搜索算法。二分搜索是一种高效的查找算法,适用于有序数组。其基本思想是:将数组一分为二,比较目标值与中间元素,如果相等则找到目标值,否则根据目标值与中间元素的大小关系,继续在数组的一半中进行二分搜索。

三、算法实现

针对矩阵中的二分搜索问题,我们可以将问题分解成两个层次:

  1. 行搜索:首先,我们可以在矩阵的行上进行二分搜索,找到目标值所在的行。
  2. 列搜索:确定目标值所在的行后,我们可以在该行上进行二分搜索,找到目标值所在列。

1. 行搜索

def row_search(matrix, target):
    low, high = 0, len(matrix) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if target >= matrix[mid][0] and target <= matrix[mid][-1]:
            return mid
        elif target < matrix[mid][0]:
            high = mid - 1
        else:
            low = mid + 1
    return -1

2. 列搜索

def column_search(matrix, target, row):
    low, high = 0, len(matrix[0]) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if matrix[row][mid] == target:
            return True
        elif matrix[row][mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return False

四、复杂度分析

  • 时间复杂度:由于我们使用了二分搜索,因此算法的时间复杂度为 O(log(m * n)),其中 m 和 n 分别为矩阵的行数和列数。

  • 空间复杂度:算法的空间复杂度为 O(1),因为我们没有使用额外的空间。

五、总结

LeetCode 74题:搜索二维矩阵,让我们深入探索了二分搜索算法在矩阵中的应用。我们从问题的定义入手,逐层剖析问题的关键要素,并逐步给出清晰明了的解决方案。通过本文,我们掌握了二分搜索算法在矩阵中的应用技巧,并对矩阵查找问题有了更深入的理解。