剑指Offer 4. 二维数组中的查找

二维数组中的查找

题目:

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。

解法1:利用矩阵的特点

把二维数组看作一个矩阵,选择矩阵右上角或者左下角的元素开始比较。逐步缩小比较范围。

public class Solution {
    public boolean Find(int target, int[][] matrix) {
        if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0)
            return false;

        int row = 0, column = matrix[0].length - 1; // 从右上角开始
        while (row <= matrix.length - 1 && column >= 0) {
            if (target == matrix[row][column])
                return true;
            else if (target > matrix[row][column])
                row++;
            else
                column--;
        }
        return false;
    }
}

解法2:

从每一行开始,对每一行进行二分查找。

解法3:时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

从左到右从上到下遍历数组,这是最慢的方法。

public class Solution {
    public boolean Find(int target, int [][] array) {
        for(int i = 0; i < array.length; i++){
            for(int j = 0; j < array[0].length; j++){
                if(target == array[i][j]){
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
}

拓展

如果此题修改为【判断该数组中是否存在该整数,如果存在,统计该整数出现的次数。】该怎么做?

相关链接

  1. 二维数组中的查找 作者源代码 - Github
  2. 二维数组中的查找 作者源代码 - 牛客网
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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