Ashiu的博客

每个细胞都具有一个初始状态： 1 即为 活细胞 （live），或 0 即为 死细胞 （dead）。下一个状态是通过将上述规则同时应用于当前状态下的每个细胞所形成的，其中细胞的出生和死亡是同时发生的。你可以使用原地算法解决本题吗？输入：board = [[0,1,0],[0,0,1],[1,1,1],[0,0,0]]输出：[[0,0,0],[1,0,1],[0,1,1],[0,1,0]]如果活细胞周围八个位置的活细胞数少于两个，则该位置活细胞死亡；如果活细胞周围八个位置有超过三个活细胞，则该位置活细胞死亡；

请使用 原地 算法。输入：matrix = [[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]一个简单的改进方案是使用 O(m + n) 的额外空间，但这仍然不是最好的解决方案。一个直观的解决方案是使用 O(mn) 的额外空间，但这并不是一个好的解决方案。输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出：[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,3,1,0]]输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]你能想出一个仅使用常量空间的解决方案吗？

输入：matrix = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]输出：[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。

输入：matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]内存消耗：13 MB, 在所有 Python 提交中击败了69.68%的用户。内存消耗：13 MB, 在所有 Python 提交中击败了55.96%的用户。输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]执行用时：12 m, 在所有 Python 提交中击败了92.76%的用户。输出：[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]

解释：除了第一行的第一个数字从 5 改为 8 以外，空格内其他数字均与 示例1 相同。请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。内存消耗：12.9 MB, 在所有 Python 提交中击败了89.41%的用户。内存消耗：12.9 MB, 在所有 Python 提交中击败了95.54%的用户。执行用时：24 ms, 在所有 Python 提交中击败了96.65%的用户。执行用时：60 ms, 在所有 Python 提交中击败了9.29%的用户。