LeetCode566. Reshape the Matrix

矩阵重塑方法详解

最新推荐文章于 2025-12-06 07:43:37 发布

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本文介绍两种实现矩阵重塑的方法。一种是使用numpy库的reshape函数直接完成重塑操作；另一种是通过手动计算元素位置来实现重塑，适用于理解重塑背后的逻辑。

【题目】：实现矩阵reshape操作，当reshape满足数组维度时返回结果，否则返回原数组即可。

【示例】：

Input: nums = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4

Output: [[1,2,3,4]]

Input: nums = [[1,2], [3,4]],r = 2, c = 4

Output: [[1,2], [3,4]]

【解法1】：看到这个题第一反应应该是想到numpy里面的reshape()，先不去考虑里面的逻辑，先解出来再说。

import numpy as np
class Solution(object):
	def matrixReshpe(self, num, r, c): 
		try: 
			return np.reshape(num, (r, c)).tolist()
		except:
			return nums

【解法2】:

1）要想判断是否满足reshape条件，只需要判断数组元素个数与要reshape的两个维度的乘积是否相等即可。

2）元素位置对应的关系 ：如果将矩阵横向展开为一维数组，元素个数为n=origin_r * origin_c 

在元素在一维数组中对应的位置i： 原矩阵位置[i/origin_c,i%origin_c] ，新矩阵位置[i/c,i%c] ，对于新矩阵位置[i,j]对应于一维矩阵[i*c,j]。

def matrixReshape(self, nums ,r ,c):
	origin_r= len(nums)        #行
	origin_c=len(nums[0])    #列
	if origin_c*origin_r == r*c : 
		temp=[num for row in nums for num in row]     #展开成一维list 
		newMatrix = [[0 for j in xrange(c) ] for i in xrange(r) ]  #xrange为可迭代对象;先创建新的零矩阵，再赋值
		for i in xrange(r) : 
			for j in xrange(c):
				newMatrix[i][j]=temp[i*c+j]
		return newMarix
	else:  #无法reshape
		return nums