剑指offer:二维数组中的查找(Python)

本文探讨了在特定排序条件下,二维数组中查找整数的三种方法。通过比较不同算法的时间复杂度,介绍了如何利用数组特性进行高效搜索,展示了方法3如何在时间效率上显著优于方法1和方法2。

在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
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方法 1(我第一感觉的写法,好瓜啊): list.count(target)

class Solution:
    def Find(self, target, array):
        for i in range(len(array)):
            if array[i].count(target)>0:
                return True
        return False
time (ms)memory (kB)
4436060

方法 2 (张学志): if target in list

class Solution:
    def Find(self, target, array):
        flag = False
        for index in range(len(array)):
            if target in array[index]:
                flag = True
        return flag
time (ms)memory (kB)
4386044

方法1和方法2都是调用python标准库函数,底层实现是一样的。

方法2改进版:

class Solution:
    def Find(self, target, array):
        for index in range(len(array)):
            if target in array[index]:
                return True
        return False
time (ms)memory (kB)
4035880

如果在array中有好几个和target一样的元素,方法1和方法2都可能遍历到每个相同元素,而方法2改进版遍历到第一个相同目标元素就break了。在这种特殊情况下,方法2改进版会稍微快一点。显然,这两种方法都没有利用题目所示的二维数组的性质:

  • 每个一维数组长度相同;
  • 从左至右,从上至下递增。

方法3 (张学志):利用题中数组的特性

table  
ABC (start)
DEF
F (stop)GH

假设有两个指针,分别是行和列,从右上角开始遍历,
如果target<C,则target<列{CFH},列指针左移到B;
如果target<B,列指针继续左移,反之,则行指针下移。

如果target>C,则target>行{ABC},行指针下移到F;
如果target<F,列指针左移,反之,行指针继续下移。

有点晕?

  • start:右上
  • target<element,列指针-- (左移)
  • target>element,行指针++(下移)
  • stop:左下

举个实例

table  
128
349
91012
target=7  
1(step 2) 7>2(step 1) 7<8
3(step 3) 7>49
(step 5) 7<9 (stop)(step 4) 7<1012

不存在

target=10  
12(step 1) 10>8
37>4(step 2) 10>9
9(step 4) 10==10 (stop)(step 3) 10<12

存在

class Solution:
   def Find(self, target,array ):
       nrow = len(array)
       ncol = len(array[0])
       row = 0
       col = ncol-1
       while row<nrow and col>=0:
           if target == array[row][col]:
               return True
           elif target > array[row][col]:
               row += 1
           else:
               col -= 1
       return False
time (ms)memory (kB)
1825728

时间复杂度对比 (对于m行*n列的数组)

方法大O
方法1m*n
方法2m*n
方法3m+n-1

总结

题目本身不限制语言的,应该是希望coder考虑时空复杂度以及数组本身的特性。如果选择用python,那么方法2改进版应该是最pythonic的写法,简单易懂。具体选择什么方法取决于现实数据量的大小。如果真的要极致的performance,还是用C吧,哈哈。

https://www.jianshu.com/p/4bc2bd992737

https://blog.youkuaiyun.com/u010005281/article/details/79804193

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