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整数的方法。数组的每一行从左到右递增排序,每一列从上到下递增排序。提供了一个高效的查找算法,从矩阵左下角开始,通过比较目标值逐步缩小查找范围。

在一个二维数组中,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。

解题思路:因为前两天刚复习过二分查找,第一反应就是用二分查找对没一行进行遍历搜索,直到找到所查找的元素为止

算法复杂度 n*logn

正解思路:从矩阵的左下方开始查找,如果右下方的元素大于所找元素,列加一,如果右下方的元素小于所找元素,行减一,找到或者colCount < (int)array[0].size()&&rowCount >= 0

class Solution {
public:
    bool Find(int target, vector<vector<int> > array)
    {
          int rowCount = (int)array.size()-1;
        int colCount = 0;
        while (colCount < (int)array[0].size()&&rowCount >= 0)
        {
            if (target > array[rowCount][colCount])
                colCount++;
            else if (target < array[rowCount][colCount])
                rowCount--;
            else
                return true;
        }
        return false;
            
    }
};

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### C++ 二维数组 查找元素 遍历 示例 #### 1. 二维数组的定义与初始化 在C++中,可以使用静态或动态方式创建二维数组。以下是两种常见的声明方式: - **静态二维数组**: ```cpp int array[3][4] = { {0, 1, 2, 3}, {4, 5, 6, 7}, {8, 9, 10, 11} }; ``` - **动态二维数组**: ```cpp int rows = 3; int cols = 4; int** dynamicArray = new int*[rows]; for (int i = 0; i < rows; ++i) { dynamicArray[i] = new int[cols]; } // 初始化动态数组 for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { dynamicArray[i][j] = i * cols + j; } } ``` #### 2. 按行遍历二维数组 按照行优先顺序访问二维数组是一种常见的方式。这种方式通常更高效,因为内存布局通常是连续存储的。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; void rowTraversal(int array[][4], int rows) { for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < 4; ++j) { cout << array[i][j] << " "; } cout << endl; } } ``` 此代码展示了如何逐行打印二维数组的内容[^3]。 #### 3. 按列遍历二维数组 另一种遍历方式是按照列优先顺序访问二维数组。尽管这种方法可能不如按行遍历效率高,但在某些场景下仍然适用。 ```cpp void columnTraversal(int array[][4], int rows) { for (int j = 0; j < 4; ++j) { for (int i = 0; i < rows; ++i) { cout << array[i][j] << " "; } cout << endl; } } ``` 该函数实现了按列优先顺序输出二维数组中的元素。 #### 4. 查找特定元素及其索引 为了在一个二维数组查找某个特定值并返回其位置(即行列坐标),可以通过嵌套循环实现如下功能: ```cpp pair<int, int> findElement(const int array[][4], int rows, int target) { for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < 4; ++j) { if (array[i][j] == target) { return make_pair(i, j); } } } return make_pair(-1, -1); // 如果未找到目标,则返回 (-1,-1) } ``` 上述代码片段提供了一种方法来定位给定数值的位置[^1]。 #### 性能差异分析 当处理大规模数据集时,不同方向上的迭代速度会受到缓存命中率的影响而有所区别。具体来说,由于现代计算机体系结构的特点——CPU高速缓存机制的存在,使得沿同一维度连续读取的数据能够更好地利用这些硬件特性从而提升性能表现。
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