【leetcode】867. Transpose Matrix

class Solution {
    public int[][] transpose(int[][] A) {
        int row = A.length;
        int column = A[0].length;
        int[][] B = new int[column][row];
        
        for(int i=0; i<row; i++) {
            for(int j=0; j<column; j++) {
                B[j][i] = A[i][j];
            }
        }
        
        return B;
    }
}

 

### LeetCode C++ 刷题教程和技巧 #### 基础准备 为了高效地使用C++在LeetCode上刷题,了解一些基本概念和技术是非常重要的。这不仅限于掌握编程语言本身,还包括理解如何利用特定的数据结构和算法来解决问题。 #### 数据处理与数组操作 对于涉及数组的操作问题,如移除重复项或旋转矩阵等问题,可以采用直接遍历的方法或是通过调整元素位置的方式来实现目标功能。例如,在解决去除排序数组中的重复项这一经典题目时,可以通过比较当前元素与其前驱元素是否相同来进行筛选[^1]: ```cpp class Solution { public: int removeDuplicates(vector<int>& nums) { int cnt = 0; for(int i = 0; i < nums.size(); i++) { if(!i || nums[i] != nums[i - 1]) nums[cnt++] = nums[i]; } return cnt; } }; ``` 此方法的时间复杂度为O(n),其中n表示输入列表长度;空间复杂度则保持常量级别O(1),因为只用了有限数量的额外变量存储计数值`cnt`以及用于迭代循环控制的索引变量`i`。 #### 使用双指针技术优化解决方案 当面对需要查找两个数相加等于给定值的情况(即两数之和),或者更复杂的多数字求和场景下,应用双指针策略能够显著提高效率。具体来说就是设置一对指向序列两端的游标,并依据它们所指示元素总和大小关系动态移动其中一个直至找到满足条件的结果为止[^3]: ```cpp class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& numbers, int target) { int left = 0, right = numbers.size() - 1; while (left < right) { int sum = numbers[left] + numbers[right]; if (sum > target) { right--; } else if (sum < target) { left++; } else { return {left + 1, right + 1}; } } return {-1, -1}; } }; ``` 这种方法特别适用于已经排好序的整型数组,因为它能在线性时间内完成搜索过程而无需借助哈希表等辅助数据结构。 #### 复杂变换下的矩阵操作 针对像图像旋转变换这样的几何学挑战,则可能涉及到行列互换及镜像反射等多种转换手段相结合的方式。下面给出了一种先做水平翻转再沿主对角线交换对应位置上的像素值得到顺时针90度旋转效果的具体实现方案[^4]: ```cpp void rotate(vector<vector<int>>& matrix) { int n = matrix.size(); // Step 1: Horizontal flip for(int i=0; i<n/2; ++i){ for(int j=0; j<n; ++j){ swap(matrix[i][j], matrix[n-i-1][j]); } } // Step 2: Transpose along main diagonal for(int i=0; i<n; ++i){ for(int j=0; j<i; ++j){ swap(matrix[i][j], matrix[j][i]); } } } ``` 上述代码片段展示了怎样分步执行两次不同的映射操作最终达到预期目的的同时也保证了整体性能处于最优状态——时间复杂度同样维持在O(N^2),这里N代表方阵边长尺寸。
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