LeetCode048——旋转图像

本文介绍LeetCode中旋转图像问题的解决方案,采用原地旋转的方法,通过模拟手动旋转过程,详细解析了不同位置间的数值交换规律,并给出了Java实现代码。

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我的LeetCode代码仓:https://github.com/617076674/LeetCode

原题链接:https://leetcode-cn.com/problems/rotate-image/description/

题目描述:

知识点:数组

思路:模拟手工“旋转”的过程

如果题目没有“原地”旋转这一要求,是很简单的一道题,我们只需要新建一个一模一样大小的二维数组,按照规律填入数据即可。

既然题目有了“原地”旋转这一要求,我们应该怎么做呢?

其实只要我们在草稿纸上计算清楚旋转的规律就很简单。对于一个矩形,它有4条边,对于它的旋转,其实是4个位置之间的交换。那么,是哪4个位置之间的交换呢?以示例2所给矩阵中(0, 0)位置为例,如果旋转,有如下规律:

(3, 0) -> (0, 0)

(3, 3) -> (3, 0)

(0, 3) -> (0, 0)

(0, 0) -> (0, 3)

同理,对于(0, 1)位置,有如下旋转规律:

(2, 0) -> (0, 1)

(3, 2) -> (2, 0)

(1, 3) -> (3, 2)

(0, 1) -> (1, 3)

同理,对于(0, 2)位置,有如下旋转规律:

(1, 0) -> (0, 2)

(3, 1) -> (1, 0)

(2, 3) -> (3, 1)

(0, 2) -> (2, 3)

对于(0, 3)位置,我们已经在处理(0, 0)位置的旋转中涉及了该值,我们不该再继续旋转

按照这个规律,我们从最外层一直旋转到最内层,直至不能旋转为止。其旋转层数与矩阵阶数的规律如下:

矩阵阶数旋转层数
00
10
21
31
42

因此,对于n阶矩阵,我们需要旋转的层数是n / 2。

时间复杂度上,对于n阶矩阵我们需要旋转n / 2层,而对于第k层(k从0开始计数),我们需要旋转n - 1 - 2k个位置,因此其时间复杂度是O(n ^ 2)级别的。而对于空间复杂度,我们是“原地”旋转,空间复杂度是O(1)级别的。

JAVA代码:

public class Solution {

	public void rotate(int[][] matrix) {
		int n = matrix.length;
		for (int k = 0; k <= n / 2; k++) {
			for (int i = k; i < n - 1 - k; i++) {
				int temp = matrix[k][i];
				matrix[k][i] = matrix[n - 1 - i][k];
				matrix[n - 1 - i][k] = matrix[n - 1 - k][n - 1 - i];
				matrix[n - 1 - k][n - 1 - i] = matrix[i][n - 1 - k];
				matrix[i][n - 1 - k] = temp;
			}
		}
    }
}

LeetCode解题报告:

 

### LeetCode 20 有效的括号 C++ 解法 对于 LeetCode 第 20 题“有效的括号”,其核心在于通过栈的数据结构来验证输入字符串中的括号是否能够正确匹配。以下是基于栈的 C++ 实现方案: #### 方法概述 该方法利用栈的特点——先进后出(FILO),逐一遍历输入字符串 `s` 中的字符。如果当前字符是一个开括号,则将其压入栈中;如果是闭括号,则尝试从栈顶弹出一个对应的开括号进行匹配。最终,当遍历完成后,若栈为空则表示所有括号均成功匹配。 #### 具体实现代码 以下提供了完整的 C++ 实现代码[^2]: ```cpp class Solution { public: bool isValid(string s) { std::stack<char> m_stack; for (const auto& v : s) { if (m_stack.empty()) { m_stack.push(v); } else if (compare(m_stack.top(), v)) { m_stack.pop(); } else { m_stack.push(v); } } return m_stack.size() == 0 ? true : false; } private: bool compare(const char& c1, const char& c2) { return (c1 == '(' && c2 == ')') || (c1 == '[' && c2 == ']') || (c1 == '{' && c2 == '}'); } }; ``` 上述代码定义了一个名为 `Solution` 的类,并在其内部实现了成员函数 `isValid` 和辅助私有函数 `compare`。其中: - 函数 `isValid` 负责接收输入字符串并返回布尔值以表明括号序列是否有效。 - 辅助函数 `compare` 则用于检测两个字符是否构成一对合法的括号组合。 #### 复杂度分析 时间复杂度为 O(n),因为每个字符最多只会被压入和弹出一次堆栈操作。空间复杂度同样也是 O(n),最坏情况下整个字符串都需要存储到栈里[^4]。 --- ###
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