【剑指offer】二维数组中的查找

本文介绍了一种在特定排序规则下的二维数组中查找指定整数的方法。通过从右上角开始,根据目标值与当前值的大小关系进行移动,实现高效搜索。算法复杂度为O(m+n),适用于行和列均按递增顺序排列的矩阵。

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题目描述:

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。

输入:

输入可能包含多个测试样例,对于每个测试案例,

输入的第一行为两个整数m和n(1<=m,n<=1000):代表将要输入的矩阵的行数和列数。

输入的第二行包括一个整数t(1<=t<=1000000):代表要查找的数字。

接下来的m行,每行有n个数,代表题目所给出的m行n列的矩阵(矩阵如题目描述所示,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。

输出:

对应每个测试案例,

输出”Yes”代表在二维数组中找到了数字t。

输出”No”代表在二维数组中没有找到数字t。

样例输入:
3 351 2 34 5 67 8 93 312 3 45 6 78 9 103 3122 3 45 6 78 9 10
样例输出:
YesNoNo

1A,思路是从矩阵的右上角开始查找,遇到比t大的往左移动,比t小的往下移动,算法复杂度是O(m+n):

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;

int array[1000][1000];
int main()
{
	int m, n;
	while(scanf("%d %d", &m, &n)!= EOF)
	{
		int t;
		scanf("%d", &t);
		for (int i = 0; i <m; i++)
		{
			for (int j = 0; j<n; j++)
			{
				scanf("%d", &array[i][j]);
			}
		}
		int i = 0, j = n-1;
		bool found = false;
		while(i < m && j >= 0)
		{
			if (array[i][j] == t)
			{
				found = true;
				break;
			}
			else if (t > array[i][j])
			{
				i++;
				continue;
			}
			else j--;
		}
		if (found)
		{
			printf("Yes\n");
		}
		else printf("No\n");
	}
	//system("pause");
	return 0;
}



内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解实践该项目。
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