[Go] 力扣 - 剑指 Offer 第五天 - 二维数组中的查找

• 题目来源
• 题目描述
• 示例
• 题目分析
• 算法
• • 暴力法
  • • 代码实现
    • 复杂度分析
  • 二分法
  • • 代码实现
    • 复杂度分析
  • 模拟 BST 标记查找法
  • • 代码实现
    • 复杂度分析
• 结尾

耐心和持久胜过激烈和狂热。

题目来源

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/er-wei-shu-zu-zhong-de-cha-zhao-lcof
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题目描述

在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右 非递减 的顺序排序，每一列都按照从上到下 非递减 的顺序排序。请完成一个高效的函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。

示例

现有矩阵 matrix 如下：

[[1,   4,  7, 11, 15],[2,   5,  8, 12, 19],[3,   6,  9, 16, 22],[10, 13, 14, 17, 24],[18, 21, 23, 26, 30]
]

给定 target = 5，返回 true。

给定 target = 20，返回 false。

题目分析

• 根据题意，判断 target 是否存在于二维数组中，简单粗暴的方法就是暴力法，两层循环遍历，然后依判断每个元素是否与 target 相等，但是这样做效率很差，最坏情况下，需要 O(NM) 的时间复杂度，N 为二维数组的行数，M 为二维数组的列数。
• 由题可知，每一行或每一列的元素按照递增的的顺序排序，根据元素的顺序特点，我们可以使用二分法进行算法优化，先遍历行或者列，再对列或者行进行二分查找，提高查询效率。
• 逆时针 45° 翻转矩阵，如下图所示，观察元素由上而下的特点，类似一颗 二叉搜索树 (BST)，3 为根节点，左分支 2 比 3 小，右分支 6 比 3 大，根据这个特点，可以再次优化算法，提高查询效率。
  

算法

暴力法

通过两次循环遍历，依次判断二维数组中的元素是否等于 target，相等则返回 true，否则返回 false

代码实现

func findNumberIn2DArray(matrix [][]int, target int) bool {for i := 0; i < len(matrix); i++ {for j := 0; j < len(matrix[i]); j++ {if matrix[i][j] == target {return true}}}return false
}

复杂度分析

时间复杂度：O(NM)，其中 N 为矩阵行数，M 为矩阵列数。
空间复杂度：O(1)，没有使用额外的内存空间。

二分法

• 先循环遍历 行
• 初始化左边界 left 和右边界 right，对 列 进行二分查找
  • 计算中间值 mid
  • 判断 mid 是否等于 target ，等于则返回 true
  • 当 mid 大于 target 时，左边界 left 向右移动，移动到 mid + 1 的位置
  • 当 mid 小于 target 时，右边界 right 向左移动，移动到 mid - 1 的位置
  • 循环结束之后，没有找到与 target 相等的元素，返回 false

代码实现

func findNumberIn2DArray(matrix [][]int, target int) bool {for _, nums := range matrix {left, right := 0, len(nums) - 1for left <= right {mid := (left + right) / 2if target == nums[mid] {return true}if nums[mid] > target {right = mid - 1 } else {left = mid + 1}}}return false
}

复杂度分析

时间复杂度：O(NlogM)，其中 N 为矩阵行数，M 为矩阵列数，此算法最多循环 N * logM 次。
空间复杂度：O(1)，没有使用额外的内存空间。

模拟 BST 标记查找法

matrix = [[1, 2,3],[4, 5,6],[7, 8,9]]，target = 4

• 对二维数组进行判空，空则返回 false
• 初始化 i = 0, j = len(matrix[0]) - 1 = 2，将标记点设置为 6，开始遍历，标记点与 target 进行比较
  • 当 matrix[i][j] == target 时，找到目标值，返回 true
  • 当 if matrix[i][j] > target 时，j--，将标记点左下移动
  • 当 matrix[i][j] < target 时，i++，将标记点右下移动
• 遍历结束后，未找到目标值，返回 false
  

代码实现

func findNumberIn2DArray(matrix [][]int, target int) bool {if len(matrix) == 0 {return false}for i, j := 0, len(matrix[0])-1; i <= len(matrix) - 1 && j >= 0; {if matrix[i][j] == target {return true}if matrix[i][j] > target {j--} else {i++}}return false
}

复杂度分析

时间复杂度：O(N + M)，其中 N 为矩阵行数，M 为矩阵列数，此算法最多循环 N + M 次。
空间复杂度：O(1)，没有使用额外的内存空间。

结尾

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