剑指offer(一)二维数组的查找

本文介绍了一种在特定排序的二维数组中查找目标整数的高效算法。通过分析数组的排序特性,采用从右上角开始的查找策略,避免了重复搜索,实现了快速定位目标元素。算法适用于每行和每列均按升序排列的二维数组。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述
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。

思路:

嗯,这道题就是在找规律啦!
在每次的分析中,都找右上角的数字(也可以左下角的),这样的好处是可以防止重叠区域的出现。

如果右上角的数字等于target那么就找到了

如果右上角的数字大于target,那么根据题意,该列的其余数字也大于target,所以此时应该将列数-1,往前面那一列去比较,此时右上角的数字就是倒数第二列、第一行的数字。

如果右上角的数字小于target,那么该行都小于target(右边的列可以不用比较啦),可以累加一行往下走啦

嗯就是这样啦!!!

public class Solution {
    public boolean Find(int target, int [][] array) {

        //行数
        int rows = array.length;
        
        //列数
        int columns = array[0].length;
        
        boolean find = false;
        
        int i,j;
         for(i = 0,j = columns - 1; i < rows && j >= 0 ;){
           // for(j = columns - 1; j >= 0 ;){
          
                //右上角的数字如果等于target
                if(array[i][j] == target)
                    return true;
                
                //右上角的数字如果大于target,则只可能在前几列中
                else if(array[i][j] > target){
                    j--;
                }
                
                //右上角的数字小鱼target
                else{
                    i++;
                }
        }
         return false;
    }
}
 
数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
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