【LeetCode Hot100】搜索二维矩阵 II[特殊字符]二分查找 vs 线性搜索,Java实现,图解+代码

详解k-means++ 一、概述 定义:k-means++是一种为k-means聚类算法选择初始值(或“种子”)的算法。它是NP-hard k-means问题的一种近似算法,它是一种避免标准k-means算法有时发现的较弱聚类的方法。 K-means与K-means++:原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心:假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚 阅读详情

💻 [LeetCode Hot100] 搜索二维矩阵 II🔥二分查找 vs 线性搜索,Java实现,图解+代码

✏️本文对应题目链接:搜索二维矩阵 II


📌 题目描述

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:

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
解释:目标值 5 存在于矩阵中。

🧠 解题思路(图文分解)

❗ 核心难点

如何利用矩阵的特性高效搜索目标值?


方法一:线性搜索(黄金思路)✨

关键步骤:

  1. 从右上角开始搜索:
    • 如果当前值等于 target,返回 true
    • 如果当前值大于 target,向左移动一列
    • 如果当前值小于 target,向下移动一行
  2. 终止条件:当行或列超出矩阵范围时停止

图解线性搜索

输入矩阵:

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

步骤1:从右上角开始

初始位置:(0,4) → 15 > 5 → 向左移动

步骤2:向左移动

位置:(0,3) → 11 > 5 → 向左移动

步骤3:向左移动

位置:(0,2) → 7 > 5 → 向左移动

步骤4:向左移动

位置:(0,1) → 4 < 5 → 向下移动

步骤5:向下移动

位置:(1,1) → 5 == 5 → 找到目标值

最终结果:

true

🚀 代码实现

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
            return false;
        }
        
        int row = 0, col = matrix[0].length - 1; // 从右上角开始
        
        while (row < matrix.length && col >= 0) {
            if (matrix[row][col] == target) {
                return true;
            } else if (matrix[row][col] > target) {
                col--; // 向左移动
            } else {
                row++; // 向下移动
            }
        }
        
        return false;
    }
}

💡 复杂度分析

  • 时间复杂度:O(m + n) → 最坏情况下需要遍历一行和一列
  • 空间复杂度:O(1) → 仅用常数空间

方法二:二分查找(优化思路)

关键思路:对每一行进行二分查找,适合列数较大的情况。

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
            return false;
        }
        
        for (int[] row : matrix) {
            if (binarySearch(row, target)) {
                return true;
            }
        }
        
        return false;
    }
    
    private boolean binarySearch(int[] row, int target) {
        int left = 0, right = row.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (row[mid] == target) {
                return true;
            } else if (row[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }
        return false;
    }
}

🌟 总结要点

✅ 线性搜索核心思想:利用矩阵特性从右上角开始搜索
✅ 二分查找优化:适合列数较大的矩阵
✅ 适用场景:有序矩阵搜索、二维数组查找


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