【Leetcode每日一刷】顺/逆时针旋转矩阵 |48. 旋转图像、矩阵的螺旋遍历 |54. 螺旋矩阵

一、48. 旋转图像

1.1:题目

48. 旋转图像
在这里插入图片描述

1.2:解题思路

  • 题型顺/逆时针旋转矩阵

  • ❗❗核心思想/ 关键不可暴力模拟,先镜像,后水平翻转
    这题的意思很简单,就是让我们把矩阵顺时针选择90°,但是难点在于如何原地旋转。
    在这里插入图片描述
    寻常的思路有以下两种:可能会误认为去模拟一下,一圈一圈的去遍历,然后进行旋转;又或者是想去找出当前坐标和旋转后像素对应坐标位置之间的关系,结果发现都想不出来很好的解决方法。

    这题的关键就在于不走寻常路。它用了另外一种比较巧妙的方法,对于计算机比较好理解,但对于我们可能一下子想不到的方法去解决了。(对于这种题,只要有个印象,以后遇到类似题目就不会懵圈了。
    在这里插入图片描述

1.3:实现代码——c++

class Solution {
public:void rotate(vector<vector<int>>& matrix) {//Step1:先对原矩阵逐行遍历,进行镜像for(int i = 0; i < matrix.size() - 1; i++){for (int j = i + 1; j < matrix.size(); j++){//对角线元素进行交换int temp = matrix[i][j];matrix[i][j] = matrix[j][i];matrix[j][i] = temp;}}//Step2: 每行进行翻转for (int  i = 0; i < matrix.size(); i++){//对这一行元素进行翻转for (int j = 0; j < matrix.size()/2; j++){int temp = matrix[i][j];matrix[i][j] = matrix[i][matrix.size() - j - 1];matrix[i][matrix.size() - j - 1] = temp;}}}
};

二、54. 螺旋矩阵

2.1:题目

在这里插入图片描述

1.1:解题思路

  • 题型矩阵的螺旋遍历
  • ❗❗核心思想/ 关键模拟,用四个边界点去控制遍历的边界!
    这题最开始我的思路是先求出遍历几圈(一个圈数的大循环),然后根据边界和当前遍历圈数的关系再去一圈一圈的模拟遍历,发现真正这种纯模拟的方法,很不好把握边界,也很容易少加或者多加元素。
    其实这题最好的思路如下图,设置四个边界标记变量,每一次循环完一圈后,更新一下四个边界。外面的大循环是结果数组的元素个数控制着(这样就不会多加或少加元素!)
    在这里插入图片描述
    随着数组遍历,边界更新(收缩)
    在这里插入图片描述
  • 注意,在遍历完一条边后,边界点也要随之更新!!!

1.3:实现代码——c++

// 注意:cpp 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译,旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性,仅供参考。如有疑惑,可以参照我写的 java 代码对比查看。#include <vector>
#include <deque>using namespace std;vector<int> spiralOrder(vector<vector<int>>& matrix) {int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();int upper_bound = 0, lower_bound = m - 1;int left_bound = 0, right_bound = n - 1;vector<int> res;// res.size() == m * n 则遍历完整个数组while (res.size() < m * n) {if (upper_bound <= lower_bound) {// 在顶部从左向右遍历for (int j = left_bound; j <= right_bound; j++) {res.push_back(matrix[upper_bound][j]);}// 上边界下移upper_bound++;}if (left_bound <= right_bound) {// 在右侧从上向下遍历for (int i = upper_bound; i <= lower_bound; i++) {res.push_back(matrix[i][right_bound]);}// 右边界左移right_bound--;}if (upper_bound <= lower_bound) {// 在底部从右向左遍历for (int j = right_bound; j >= left_bound; j--) {res.push_back(matrix[lower_bound][j]);}// 下边界上移lower_bound--;}if (left_bound <= right_bound) {// 在左侧从下向上遍历for (int i = lower_bound; i >= upper_bound; i--) {res.push_back(matrix[i][left_bound]);}// 左边界右移left_bound++;}}return res;
}

1.4:总结&易错点

  • 在这题注意,四个边界点每遍历完一边就必须更新,因为边界点控制的遍历边界条件是左闭右闭!
  • 每次遍历一条边之前,先判断一下是否满足遍历条件!!!(易错),否则容易重复遍历元素!!!

像下图这样,如果没有在遍历没条边之前进行if可行性判断,那么就会重复遍历元素!!!(在第二个循环的第三个if不能进去!!!因为遍历完上边之后,这一圈的元素都遍历完了)

为什么会出现这种情况呢?我们不是明明规定好边界了吗?因为每次在遍历一条边时,的确有边界,但是你要保证这个边界是合理的!!!如果边界合理,OK,你就可以遍历!!!但是在这题中,在边界缩小过程中,很有可能出现边界不合理的情况!!!
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/539184.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

[云原生] Prometheus自动服务发现部署

一、部署服务发现 1.1 基于文件的服务发现 基于文件的服务发现是仅仅略优于静态配置的服务发现方式&#xff0c;它不依赖于任何平台或第三方服务&#xff0c;因而也是最为简单和通用的实现方式。 Prometheus Server 会定期从文件中加载 Target 信息&#xff0c;文件可使用 YAM…

Suervisor http://localhost:9001 refused connection

(desk_env) rootvdi:/opt/pyenv/desk_env/bin# supervisorctl http://localhost:9001 refused connection当后台启动supervisord后&#xff0c;使用supervisorctl命令进行任务管理时&#xff0c; 一、报错原因&#xff1a; http://localhost:9001 refused connection 显示拒绝连…

低代码与AI:构建面向未来的智能化应用

引言 在当今数字时代&#xff0c;技术的快速发展为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。企业和组织面临着如何迅速开发和交付高质量应用的需求&#xff0c;同时还需要应对日益复杂的业务需求和用户期望。在这样的背景下&#xff0c;低代码与人工智能&#xff08;AI&#xff0…

Vue3基础笔记(1)模版语法 属性绑定 渲染

Vue全称Vue.js是一种渐进式的JavaScript框架&#xff0c;采用自底向上增量开发的设计&#xff0c;核心库只关注视图层。性能丰富&#xff0c;完全有能力驱动采用单文件组件和Vue生态系统支持的库开发的复杂单页应用&#xff0c;适用于场景丰富的web前端框架。灵活性和可逐步集成…

适用于系统版本:CentOS 6/7/8的基线安全检测脚本

#!/bin/bash #适用于系统版本&#xff1a;CentOS 6/7/8 echo "----------------检测是否符合密码复杂度要求----------------" #把minlen&#xff08;密码最小长度&#xff09;设置为8-32位&#xff0c;把minclass&#xff08;至少包含小写字母、大写字母、数字、特殊…

vscode 向下复制当前行(即visual studio 中的Ctrl + D)功能快捷键

参考:https://blog.csdn.net/haihui1996/article/details/87937912 打开vscode左下角键盘快捷键设置&#xff0c;找到copy line down&#xff0c;即可查看当前默认快捷键为“shift Alt ↓” 双击快捷键&#xff0c;输入自己想要的快捷组合&#xff0c;如CtrlD&#xff0c;然…

Spring基础——使用注解开发SpringMVC

目录 配置SpringMVC的初始化信息配置ServletWebApplicationContext配置RootWebApplicationContext配置ServletContext 创建Controller控制器配置Controller响应路径接收用户传递参数接收JSON数据接收简单类型对象封装参数 接收数组类型 Restful 文章源码仓库&#xff1a;Spring…

JavaEE之多线程(创建线程的五种写法)详解

&#x1f63d;博主CSDN主页: 小源_&#x1f63d; &#x1f58b;️个人专栏: JavaEE &#x1f600;努力追逐大佬们的步伐~ 目录 1. 前言 2. 操作系统"内核" 3. 创建线程的五种写法 (我们重点要掌握最后一种写法!!) 3.1 继承 Thread, 重写 run 3. 2 实现 Runnabl…

【Flink SQL】Flink SQL 基础概念:SQL 的时间属性

Flink SQL 基础概念&#xff1a;SQL 的时间属性 1.Flink 三种时间属性简介2.Flink 三种时间属性的应用场景2.1 事件时间案例2.2 处理时间案例2.3 摄入时间案例 3.SQL 指定时间属性的两种方式4.SQL 事件时间案例5.SQL 处理时间案例 与离线处理中常见的时间分区字段一样&#xff…

云端巨擘:大数据与云计算的时代航向

文章目录 大数据时代大数据特点(4v1C大数据与云计算的关系 云计算云计算定义云计算特点云计算分类&#xff08;服务类型&#xff09;云计算实现机制云计算体系结构云计算的管理中间件层 大数据时代 大数据定义&#xff1a;海量数据或巨量数据&#xff0c;其规模巨大到无法通过…

opencv中的图像高斯双边模糊—bilateralFilter函数

高斯双边滤波&#xff08;Bilateral Filtering&#xff09;是一种非线性的滤波方法&#xff0c;用于平滑图像&#xff0c;同时保留边缘。与传统的高斯模糊不同&#xff0c;双边滤波在平滑图像的同时&#xff0c;能够避免模糊边缘。这是通过考虑像素值的差异来实现的&#xff1a…

Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration

Abstract 由于卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;在从大规模数据中学习可概括的图像先验方面表现良好&#xff0c;因此这些模型已广泛应用于图像恢复和相关任务。最近&#xff0c;另一类神经架构 Transformer 在自然语言和高级视觉任务上表现出了显着的性能提升。虽然 T…