解题思路



[解题思路]:

1.     新建了一个数组,init的时候,把所有'_'设为1'#'设为2.(输入中'#'为金属块,'_'为空)

 

2. 用一个递归,把外面有liquid的地方设为0

这时候剩余的1为被金属块包围的空

 

3. 判断每一个金属块是否可溶,可溶的话设为3

遍历完后,把3设为0

 

4. 如果步骤3中遍历的时候发现了1(此处可进行算法优化为发现1,并且该1周围有0时,减少运算步骤),则记为有空,查看空里是否可填充液体。

 

5. 如果发现了有2则进行下一轮遍历,直到无2

上诉代码尝试提交,通过41个,超时。

把第3步进行优化后,pass

 

3步通过下面步骤优化:

"判断每一个金属块是否可溶,可溶的话设为3"------这一步不设为3,设为一个tempCount++tempCount初始化为3

"遍历完后,把3设为0" ------这个步骤删除。

然后再做判断时,把 >=3 的,并且 < tempCount 的块,当作liquid块处理。

二维矩阵顺时针旋转 90 度的**解题思路**,本质上是理解矩阵旋转的本质结构,然后将其拆解为两个简单的操作步骤:**转置 + 每行反转**。 --- ## ✅ 解题思路详解: ### 🧩 一、观察旋转前后矩阵的变化 原始矩阵: ``` 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ``` 顺时针旋转 90 度后: ``` 7 4 1 8 5 2 9 6 3 ``` 观察发现: - 原来第一列 `[1, 4, 7]` 变成了第一行,但顺序是反的; - 第二列 `[2, 5, 8]` 变成了第二行,顺序也是反的; - 第三列 `[3, 6, 9]` 变成了第三行,顺序也反了。 所以可以总结出规律:**列变成行,且从下到上排列。** --- ### 🧠 二、如何高效实现? 我们可以将这个变换过程拆解为两个简单的步骤: #### ✅ 步骤 1:转置(Transpose) 转置就是把矩阵的行和列互换,即交换 `matrix[i][j]` 和 `matrix[j][i]`。 转置后: ``` 1 4 7 2 5 8 3 6 9 ``` #### ✅ 步骤 2:每行反转(Reverse Each Row) 对每一行进行反转。 反转后: ``` 7 4 1 8 5 2 9 6 3 ``` 这就是我们想要的顺时针旋转 90 度的结果。 --- ## 🧩 三、为什么这样做是对的? 从数学上来看,顺时针旋转 90 度的映射关系是: > 原位置 `(i, j)` → 新位置 `(j, n - i - 1)` 但这种方式需要额外空间来保存新矩阵。 而通过 **转置 + 每行反转** 的方式,可以避免使用额外空间,实现**原地修改**,效率更高。 --- ## 📌 四、其他实现方式(补充) 除了上述方法,还有: 1. **使用额外空间**:创建一个新的矩阵,按列从下到上填充每一行; 2. **分层旋转(Layer by Layer)**:按圈旋转,适用于原地旋转; 3. **使用 NumPy 等库**:如 `np.rot90(matrix)`,但在算法题中不推荐。 --- ## ✅ 总结解题思路流程: 1. **理解旋转的本质**:列变行,从下到上; 2. **拆解为两个简单操作**: - 转置(行变列); - 每行反转; 3. **原地修改**:不使用额外空间; 4. **实现代码**:双重循环 + 反转每一行。 --- ###
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