力扣-hot100(搜索二维矩阵)

240. 搜索二维矩阵 II

中等

编写一个高效的算法来搜索 *m* x *n* 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性:

  • 每行的元素从左到右升序排列。

  • 每列的元素从上到下升序排列。

示例 1:

img

输入:matrix = [[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]], target = 5
输出:true

提示:

  • m == matrix.length

  • n == matrix[i].length

  • 1 <= n, m <= 300

  • -109 <= matrix[i][j] <= 109

  • 每行的所有元素从左到右升序排列

  • 每列的所有元素从上到下升序排列

  • -109 <= target <= 109

思路:

二分查找,题目强调有序数据,天然的符合二分条件,常规的二分就是取中间点, 然后观察这个点的值与目标值比较是大了还是小了。不断更新左右端点,中间点自然跟着变化。这样就使得中间点不断向目标值靠近。而这里二维二分,基本思路一样,初始取整个数组的中间坐标,根据得到的点不断更新 x,y 即可。

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        
        int n = matrix.length;
        int m = matrix[0].length;
        int left = 0;
        int buttom = n - 1;
        while(left < m && buttom >= 0){
            // 如果比目标值大 则往上靠
            if(matrix[buttom][left] > target) buttom --;
            // 比目标值小 往右靠
            else if(matrix[buttom][left] < target) left ++;
            else return true;
        }
        return false;
    }
}
### 力扣热门100题列表 力扣(LeetCode)上的热门题目通常是指那些被广泛讨论、高频面试或者具有较高难度的题目。这些题目涵盖了数据结构算法的核心知识点,适合用来提升编程能力和解决实际问题的能力。 以下是基于社区反馈整理的部分 **LeetCode Hot 100 Problems List**: #### 数组与字符串 1. Two Sum (两数之和)[^1] 2. Longest Substring Without Repeating Characters (无重复字符的最长子串)[^2] 3. Median of Two Sorted Arrays (两个有序数组的中位数)[^1] 4. Container With Most Water (盛最多水的容器)[^2] #### 链表 5. Reverse Linked List (反转链表) 6. Merge Two Sorted Lists (合并两个有序链表) 7. Remove Nth Node From End of List (删除倒数第N个节点) 8. Linked List Cycle II (环形链表II) #### 堆栈与队列 9. Valid Parentheses (有效的括号) 10. Min Stack (最小栈) 11. Sliding Window Maximum (滑动窗口最大值)[^2] #### 树与二叉树 12. Binary Tree Inorder Traversal (二叉树的中序遍历) 13. Validate Binary Search Tree (验证二叉搜索) 14. Same Tree (相同的树) 15. Serialize and Deserialize Binary Tree (序列化与反序列化二叉树) #### 图论 16. Number of Islands (岛屿数量) 17. Course Schedule (课程表) 18. Clone Graph (克隆图) #### 排序与搜索 19. Find First and Last Position of Element in Sorted Array (在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置) 20. Search a 2D Matrix (二维矩阵搜索) 21. K Closest Points to Origin (最接近原点的K个点) #### 动态规划 22. Climbing Stairs (爬楼梯) 23. House Robber (打家劫舍)[^1] 24. Coin Change (零钱兑换) 25. Unique Paths (不同路径) #### 贪心算法 26. Jump Game (跳跃游戏)[^1] 27. Non-overlapping Intervals (无重叠区间) 28. Best Time to Buy and Sell Stock (买卖股票的最佳时机)[^1] #### 字符串匹配与处理 29. Implement strStr() (实现strStr()) 30. Longest Consecutive Sequence (最长连续序列) 31. Group Anagrams (分组异位词) --- ### 示例代码片段 以下是一个关于动态规划的经典例子——`Climbing Stairs` 的 Python 实现: ```python class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: if n == 1 or n == 2: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1], dp[2] = 1, 2 for i in range(3, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` 上述代码通过动态规划的方式解决了 `Climbing Stairs` 问题,时间复杂度为 \(O(n)\),空间复杂度同样为 \(O(n)\)[^1]。 --- ###
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