行列均递增的二维数组中查找元素

本文介绍了一个二维数组查找问题的解决方案及优化思路。通过从右上角开始比较目标值,逐步缩小搜索范围,当搜索区域退化为一行或一列时采用二分查找提高效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

剑指offer中的一个原题: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,

输入一个二维数组和一个数,判断该数组中是否有该数。

解决思路:每次从二维数组的右上角作为查找起始点,如果右上角元素大于目标值,则把查找点所在的列排除,如果右上角元素

小于目标值则把查找点所在的行排除,如果右上角元素等于目标值则返回true;在新的查找区域中将右上角元素再作为查找点继续循环

以上操作。

优化思路:例如一下二维数组:

1    3 5 7 9 10 11 14 
12 14 16 18 19 20 22 24

在其中查找元素16,则按照上述的解决思路在查找区域将会变成一个一维数组12 14 16 18 19 20 22 24,从而在该一维数组中遍历

查找元素16,效率依然会很低,所以优化思路是:如果查找区域最后变成一个一维数组时(可能是二维数组中的最后一行或者是第一列),

应该此时采样折半查找。

import java.util.Scanner;

public class Main{

	public static void main(String args[])
	{
		
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		int m = sc.nextInt();//行数
		int n = sc.nextInt();//列数

		int arr[][] = new int[m][n];

		for(int i = 0;i<m;i++)
		{
			for(int j = 0;j<n;j++)
			{
				arr[i][j] = sc.nextInt();
			}
		}

		int targetValue = sc.nextInt();
		System.out.println(MulArrayFind(arr,targetValue));
	}

	//方法
	public static boolean MulArrayFind(int[][] arr,int targetValue)
	{
		//右上角的坐标
		int topRightCornerX = 0;
		int topRightCornerY = arr[0].length-1;

		while( topRightCornerX < arr.length && topRightCornerY >=0)
		{
			if(arr[topRightCornerX][topRightCornerY]==targetValue)
			{
				System.out.println("OK1");
				return true;
			}
			if(arr[topRightCornerX][topRightCornerY]>targetValue)
			{
				topRightCornerY--;
			}else{
				topRightCornerX++;
			}

			//优化对于最后在单行或者单列中进行搜索时,采用二分查找进行搜索
			if(topRightCornerX==arr.length-1 )
			{
				//最后一行进行二分查找
				int begin = 0,end = topRightCornerY;
				while(begin<=end)
				{
					int mid = (begin+end)/2;
					if(arr[topRightCornerX][mid] == targetValue)
					{
						System.out.println("OK2");
						return true;
					}
					if(arr[topRightCornerX][mid] < targetValue)
					{
						begin = mid+1;
					}else{
						end = mid-1;
					}
				}
				return false;
			}
			if(topRightCornerY==0)
			{
				//第一列进行二分查找
				int begin = topRightCornerX,end = arr.length-1;
				while(begin <= end)
				{
					int mid = (begin+end)/2;
					if(arr[mid][0] == targetValue)
					{
						System.out.println("OK3");
						return true;
					}
					if(arr[mid][0] < targetValue)
					{
						begin = mid+1;
					}else{
						end = mid-1;
					}
				}
				return false;
			}
		}

		return false;
	}
}



<think>好的,用户之前问过关于C++中find方法的介绍,现在又询问如何在C++的二维vector中查找元素。我需要先理解用户的具体需求。二维数组可能指的是vector嵌套,比如vector<vector<int>>。用户可能需要在这样的结构中查找特定值,或者满足某些条件的元素。 首先,用户可能已经知道std::find的用法,但二维情况更复杂。可能需要遍历每一层vector,或者使用更高效的方法。我需要考虑不同的查找方式,比如是否存在某个值,或者找到其位置。 接下来,要分析可能的解决方案。最简单的是双重循环,逐行逐列检查。另外,可以结合算法库中的find_if,或者使用范围-based for循环。用户可能关心效率和代码简洁性,所以需要提供多种方法并比较优缺点。 还要注意正确使用迭代器,因为二维vector的结构需要外层和内层的迭代。同时,可能需要返回元素的位置,即行和列的索引,这需要处理迭代器的转换。 另外,是否有更高效的方法?比如如果每一行都是排序好的,可以用二分查找,这样时间复杂度会降低。这时候可能需要用binary_search或者lower_bound,但需要确保数据有序。 用户可能还需要知道如何处理自定义条件查找,比如使用lambda表达式作为谓词,这样可以灵活应对不同的查找需求。 最后,总结不同方法的适用场景,帮助用户根据具体情况选择。例如,无序数据用线性查找,有序数据用二分,或者使用STL算法简化代码。同时提醒性能差异,比如时间复杂度,以及代码的可读性。 需要注意用户可能的误区,比如直接使用std::find在二维结构上,但实际上需要逐层处理。或者错误地使用迭代器导致越界等问题。需要给出正确示例代码,并解释关键点,比如如何获取行和列的索引。 总之,要分步骤介绍多种方法,比较它们的优缺点,并给出实际示例,确保用户能够理解和应用。</think>以下是关于在 C++ 二维 `vector`(即 `vector<vector<T>>`)中查找元素的详细方法及实现示例: --- ### 一、**基础查找:线性遍历** #### 方法描述 通过双重循环遍历二维数组,逐个元素比较目标值。 #### 代码示例 ```cpp #include <vector> #include <iostream> bool findIn2DVector(const std::vector<std::vector<int>>& matrix, int target) { for (const auto& row : matrix) { // 遍历每一行 for (int num : row) { // 遍历行内元素 if (num == target) return true; // 找到目标值 } } return false; // 未找到 } int main() { std::vector<std::vector<int>> matrix = { {1, 3, 5}, {7, 9, 11}, {13, 15, 17} }; if (findIn2DVector(matrix, 9)) { std::cout << "元素存在"; } // 输出:元素存在 } ``` --- ### 二、**使用 STL 算法优化** #### 1. **逐行应用 `std::find`** ```cpp #include <algorithm> #include <vector> bool findWithSTL(const std::vector<std::vector<int>>& matrix, int target) { for (const auto& row : matrix) { // 在每行中查找 auto it = std::find(row.begin(), row.end(), target); if (it != row.end()) return true; } return false; } ``` #### 2. **结合 `std::any_of` 简化代码** ```cpp #include <algorithm> #include <vector> bool findWithAnyOf(const std::vector<std::vector<int>>& matrix, int target) { return std::any_of(matrix.begin(), matrix.end(), [target](const auto& row) { return std::find(row.begin(), row.end(), target) != row.end(); }); } ``` --- ### 三、**高效查找:针对有序二维数组** 若每行或每列已排序,可优化时间复杂度至 $O(m + n)$ 或更低。 #### 1. **从右上角开始搜索(Z 字形查找)** **适用场景**:每行从左到右递增,每列从上到下递增。 ```cpp bool searchSortedMatrix(const std::vector<std::vector<int>>& matrix, int target) { if (matrix.empty()) return false; int row = 0; int col = matrix[0].size() - 1; // 起始点为右上角 while (row < matrix.size() && col >= 0) { if (matrix[row][col] == target) { return true; } else if (matrix[row][col] > target) { col--; // 向左移动(排除当前列) } else { row++; // 向下移动(排除当前行) } } return false; } ``` #### 2. **逐行二分查找** **适用场景**:每行内部有序(但行间无序)。 ```cpp #include <algorithm> bool binarySearchRows(const std::vector<std::vector<int>>& matrix, int target) { for (const auto& row : matrix) { if (std::binary_search(row.begin(), row.end(), target)) { return true; } } return false; } ``` --- ### 四、**获取元素位置** 若需返回元素行列索引,可记录遍历过程中的位置: ```cpp #include <vector> #include <optional> std::optional<std::pair<size_t, size_t>> findPosition( const std::vector<std::vector<int>>& matrix, int target) { for (size_t i = 0; i < matrix.size(); ++i) { for (size_t j = 0; j < matrix[i].size(); ++j) { if (matrix[i][j] == target) { return std::make_pair(i, j); // 返回行列索引 } } } return std::nullopt; // 未找到 } ``` --- ### 五、**性能对比** | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |-----------------------|------------------|------------------------| | 线性遍历 | $O(m \times n)$ | 无序二维数组 | | 逐行二分查找 | $O(m \log n)$ | 每行有序 | | Z 字形查找 | $O(m + n)$ | 全局行列有序(如剑指 Offer 04 题) | --- ### 六、**关键注意事项** 1. **空行处理**:检查每行是否非空(避免 `matrix[i][j]` 访问越界): ```cpp for (const auto& row : matrix) { if (row.empty()) continue; // 跳过空行 // 查找操作... } ``` 2. **行长度不一致**:二维 `vector` 允许各行长度不同,需用 `matrix[i].size()` 获取列数。 3. **自定义条件查找**:结合 `std::find_if` 实现复杂条件搜索: ```cpp auto it = std::find_if(row.begin(), row.end(), [](int num) { return num > 10 && num % 2 == 0; // 查找第一个大于10的偶数 }); ``` --- 通过以上方法,可根据二维数组的特性和需求选择最优查找策略。
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