题目链接: 随机翻转矩阵
有关题目
给你一个 m x n 的二元矩阵 matrix ,且所有值被初始化为 0 。
请你设计一个算法,随机选取一个满足 matrix[i][j] == 0 的下标 (i, j) ,并将它的值变为 1 。
所有满足 matrix[i][j] == 0 的下标 (i, j) 被选取的概率应当均等。
尽量最少调用内置的随机函数,并且优化时间和空间复杂度。
实现 Solution 类:
Solution(int m, int n) 使用二元矩阵的大小 m 和 n 初始化该对象
int[] flip() 返回一个满足 matrix[i][j] == 0 的随机下标 [i, j] ,并将其对应格子中的值变为 1
void reset() 将矩阵中所有的值重置为 0
示例:
输入
["Solution", "flip", "flip", "flip", "reset", "flip"]
[[3, 1], [], [], [], [], []]
输出
[null, [1, 0], [2, 0], [0, 0], null, [2, 0]]
解释
Solution solution = new Solution(3, 1);
solution.flip(); // 返回 [1, 0],此时返回 [0,0]、[1,0] 和 [2,0] 的概率应当相同
solution.flip(); // 返回 [2, 0],因为 [1,0] 已经返回过了,此时返回 [2,0] 和 [0,0] 的概率应当相同
solution.flip(); // 返回 [0, 0],根据前面已经返回过的下标,此时只能返回 [0,0]
solution.reset(); // 所有值都重置为 0 ,并可以再次选择下标返回
solution.flip(); // 返回 [2, 0],此时返回 [0,0]、[1,0] 和 [2,0] 的概率应当相同
提示:
1 <= m, n <= 10^4
每次调用flip 时,矩阵中至少存在一个值为 0 的格子。
最多调用 1000 次 flip 和 reset 方法。
题解
法一:通过哈希表进行数组映射
参考官方题解
class Solution {
public:
Solution(int m, int n) {
this->m = m;
this->n = n;
this->total = m * n;
srand(time(nullptr));
}
vector<int> flip() {
int x = rand() % total;
vector<int> ans;
total--;
//查找 x对应位置的映射
if (mp.count(x))
{
ans = {mp[x] / n, mp[x] % n};
}
else
{
ans = {x / n, x % n};
}
//改变x中对应的映射
//将 x 对应的映射映射到total对应的映射中去
if (mp.count(total))
{
mp[x] = mp[total];
}
else
{
mp[x] = total;
}
return ans;
}
void reset() {
total = m * n;
mp.clear();
}
private:
int m;
int n;
int total;
//哈希表表示全下标x,存放的映射(即matrix[i][j] == 0的映射)
//同时全下标 x 对应矩阵中的值已经发生变化
unordered_map<int, int> mp;
};
/**
* Your Solution object will be instantiated and called as such:
* Solution* obj = new Solution(m, n);
* vector<int> param_1 = obj->flip();
* obj->reset();
*/

本文解析如何利用哈希表实现高效的随机翻转矩阵算法,降低对随机函数的依赖,优化时间和空间复杂度。实例演示了Solution类的创建、翻转操作及重置矩阵的过程。
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