0214打卡作业【剑指offer】04.二位数组中的查找【python】

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。
题目链接

解题思路

思路一:

一般这种多维数组的搜索主要采用深度优先搜索(DFS)或者深度优先搜索(BFS)。

时间复杂度:O(n2),空间复杂度:O(1)

思路二:

思路一,虽然简单明了,但是没有充分利用题目所给的条件。
题目中给定二维数组的元素满足从左往右,从上往下依次递增。这个时候我们可以选择右上角(左下角)开始搜索,由于题目满足的条件,我们可以发现,当右上角的数大于target时,则该元素下方的任何元素都大于target,则此时在左侧寻找,当右上角元素小于target时,则该元素左边的任何元素都小于target,则先下侧寻找。循环上述过程,知道找到target,或者遍历完所有的行和列。
还可以选择左下角的元素作为起始元素。分析过程于上述相似

时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)

python 实现

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    # array 二维列表
    def Find(self, target, matrix):
        # write code here
        if len(matrix) <=0  or len(matrix[0])<=0: return False
        rows = len(matrix)
        cols = len(matrix[0])
        col,row = cols-1,0
        while col >=0 and row <rows:
            if matrix[row][col] is  target :return True
            elif matrix[row][col] >target: col -=1
            else :row += 1
        return False
内容概要:本文档介绍了一个多目标规划模型,该模型旨在优化与水资源分配相关的多个目标。它包含四个目标函数:最小化F1(x),最大化F2(x),最小化F3(x)和最小化F4(x),分别对应于不同的资源或环境指标。每个目标函数都有具体的数值目标,如F1的目标值为1695亿立方米水,而F2则追求达到195.54亿立方米等。此外,模型还设定了若干约束条件,包括各区域内的水量限制以及确保某些变量不低于特定百分比的下限。特别地,为了保证模型的有效性和合理性,提出需要解决目标函数间数据尺度不一致的问题,并建议采用遗传算法或其他先进算法进行求解,以获得符合预期的决策变量Xi(i=1,2,...,14)的结果。 适合人群:对数学建模、运筹学、水资源管理等领域感兴趣的科研人员、高校师生及从业者。 使用场景及目标:①适用于研究涉及多目标优化问题的实际案例,尤其是水资源分配领域;②帮助读者理解如何构建和求解复杂的多目标规划问题,掌握处理不同尺度数据的方法;③为从事相关工作的专业人士提供理论参考和技术支持。 阅读建议:由于文档涉及到复杂的数学公式和专业术语,在阅读时应先熟悉基本概念,重点关注目标函数的具体定义及其背后的物理意义,同时注意理解各个约束条件的设计意图。对于提到的数据尺度不一致问题,建议深入探讨可能的解决方案,
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