力扣(LeetCode)每日一题566. 重塑矩阵

最新推荐文章于 2022-10-19 20:14:18 发布

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该博客介绍了如何在Python中使用自定义函数实现矩阵的重塑操作，根据给定的行数和列数重新组织矩阵。文章提供了示例代码，展示了在满足条件时如何成功重塑矩阵，以及当无法进行重塑时返回原始矩阵的逻辑。内容涉及矩阵遍历和元素映射的技巧。

566. 重塑矩阵

问题

在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。

给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。

重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。

如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。

示例 1:

输入: 
nums = 
[[1,2],
 [3,4]]
r = 1, c = 4
输出: 
[[1,2,3,4]]
解释:
行遍历nums的结果是 [1,2,3,4]。新的矩阵是 1 * 4 矩阵, 用之前的元素值一行一行填充新矩阵。

示例 2:

输入: 
nums = 
[[1,2],
 [3,4]]
r = 2, c = 4
输出: 
[[1,2],
 [3,4]]
解释:
没有办法将 2 * 2 矩阵转化为 2 * 4 矩阵。 所以输出原矩阵。

注意：

给定矩阵的宽和高范围在 [1, 100]。
给定的 r 和 c 都是正数。

来源：力扣（LeetCode）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/reshape-the-matrix

我的解答

class Solution:
    def matrixReshape(self, nums: List[List[int]], r: int, c: int) -> List[List[int]]:
        n = len(nums)  # nums 的行数
        m = len(nums[0])  # nums 的列数
        if n * m == r * c:  # 可进行reshape
            ans = [[0] * c for _ in range(r)]  # 初始化答案
            for i in range(r):
                for j in range(c):
                    idx = i * c + j  # 计算总序号
                    ans[i][j] = nums[idx // m][idx % m]  # 通过除法和取余等操作实现旧矩阵和新矩阵的映射
            return ans
        else:  # 不可进行reshape
            return nums