【LeetCode Hot100】旋转图像|原地旋转 vs 转置+反转,Java实现,图解+代码

协方差矩阵 对两个类内协方差矩阵进行对角化,可以将它们变换为对角矩阵。这个过程可以通过对每个协方差矩阵进行特征值分解来实现,从而得到它们的特征向量和特征值,进而得到它们的对角矩阵形式。这个过程的意义在于,它可以帮助我们找到一个新的坐标系,使得在这个坐标系下,每个特征之间都是独立的,从而简化了计算。具体来说,当我们使用对角协方差矩阵作为特征向量的坐标系时,它意味着每个特征之间都是相互独立的,从而方便了进一步的分析和处理。在实际应用中,对角化协方差矩阵可以用于降维、特征选择和分类等任务。 阅读详情

💻 [LeetCode Hot100] 旋转图像|原地旋转 vs 转置+反转,Java实现,图解+代码

✏️本文对应题目链接:旋转图像


📌 题目描述

给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。

示例:

输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]
解释:顺时针旋转 90 度后的图像。

🧠 解题思路(图文分解)

❗ 核心难点

如何在O(1)空间复杂度内完成矩阵的原地旋转?


方法一:原地旋转(黄金思路)✨

关键步骤:

  1. 分层旋转:将矩阵分为若干层,逐层旋转
  2. 四元素交换:对于每一层,将四个对应位置的元素进行交换
  3. 终止条件:当层数达到矩阵中心时停止

图解原地旋转

输入矩阵:

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

步骤1:分层

外层:1, 2, 3, 6, 9, 8, 7, 4
内层:5

步骤2:四元素交换

外层:
- (1,3,9,7) → (7,1,3,9)
- (2,6,8,4) → (4,2,6,8)
内层:
- 5 → 5

最终结果:

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

🚀 代码实现

class Solution {
    public void rotate(int[][] matrix) {
        int n = matrix.length;
        
        // 分层旋转
        for (int layer = 0; layer < n / 2; layer++) {
            int start = layer;
            int end = n - 1 - layer;
            
            for (int i = start; i < end; i++) {
                int offset = i - start;
                int top = matrix[start][i]; // 保存上边元素
                
                // 左 → 上
                matrix[start][i] = matrix[end - offset][start];
                
                // 下 → 左
                matrix[end - offset][start] = matrix[end][end - offset];
                
                // 右 → 下
                matrix[end][end - offset] = matrix[i][end];
                
                // 上 → 右
                matrix[i][end] = top;
            }
        }
    }
}

💡 复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n²) → 每个元素被访问一次
  • 空间复杂度:O(1) → 原地操作,仅用常数空间

方法二:转置 + 反转(优化思路)

关键思路:先对矩阵进行转置,再对每一行进行反转。

class Solution {
    public void rotate(int[][] matrix) {
        int n = matrix.length;
        
        // 转置矩阵
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i; j < n; j++) {
                int temp = matrix[i][j];
                matrix[i][j] = matrix[j][i];
                matrix[j][i] = temp;
            }
        }
        
        // 反转每一行
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n / 2; j++) {
                int temp = matrix[i][j];
                matrix[i][j] = matrix[i][n - 1 - j];
                matrix[i][n - 1 - j] = temp;
            }
        }
    }
}

🌟 总结要点

✅ 原地旋转核心思想:通过四元素交换实现分层旋转
✅ 转置+反转核心:利用矩阵性质简化操作
✅ 适用场景:图像处理、矩阵变换


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