小白水平理解排序题目leetcode 54 Spiral Matrix (螺旋矩阵I)

发布时间:2024年01月21日

54 Spiral Matrix I (螺旋矩阵 I)

题目属于Array类题目,主要用到矩阵,数组,和模拟。对于Array题目,可以暴力解法,二分查找,双指针,滑动窗口,递归算法)。

原题描述:

给定一个 m x n 矩阵,按螺旋顺序返回矩阵的所有元素。

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这题一上来描述贼少,但是图型描述可不少。直接扔出两个矩阵便于广大怨种理解,好了,是难办的数据矩阵一类。遥想当年还是在大学,坐在教室后排在上着线性代数,同时看长发飘飘女同学时候。。。啪!继续看题!

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这里我个人小白理解分析:

思考1:如果只有一行,那就好办了,两维结构如何处理,第一行走到头了怎么改变方向?

思考2:第一行走到最右边时候,需要开始往下走,也就是箭头方向顺时针90°;
当走完第一行之后,剩余部分,可以继续采用顺时针旋转90°,继续遍历,这里就可以用递归解决。
这里用[r, c]记录当前位置,也就是row与column。下一个位置为[r’, c’] = [r + dr, c + dc], dr与dc分别为不同方向的行与列变化。

IndexDirectiondrdc
0Right01
1Down10
2Left0-1
3Up-10

遍历的方向为 Right ? Down ? Left ? Up

这里就又要想到那个教室线性代数课,和那个黑长直了。
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数学上来说,[dr, dc]的斜率用dr/dc来表示,垂直于它的斜率则为-dr/dc,用[-dr, dc]或[dr, -dc]来表示。[-dr, dc]因为是向上,对Right来说即是逆时针转90°,[dr, -dc]也就是顺时针转90°。

思考3:遍历完一边并改变遍历方向后,如何计算剩余的答案?

如果改变了方向,那么去掉第一行的矩阵,整个转移,咱们拿第一个case举例

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遍历完第一行后,变为

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我们的递归方式,重新对矩阵进行处理,矩阵变换为

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原始矩阵为m * n 新矩阵为n * (m - 1). 我们实际上不需要创建另外一个旋转矩阵,因为方向变化是由变量[dr, dc]处理的,到这里我们基本思路算是走完了。
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代码实现步骤

定义函数 spiral(matrix, m, n, result, r, c, dr, dc)

  1. matrix 是完整的矩阵输入。
  2. m 和 n 是 matrix 的维度,在每次后续递归调用中从 m x n 更改为 n x (m - 1) 。
  3. result 是正在完善最终结果数组。
  4. r 和 c 表示我们当前所处的位置。最开始,我们将站在 [r, c] = [0, -1] 处,就在矩阵外部,面向 [0, 0] 。
  5. dr 和 dc 表示遍历的方向。最初它将是 right = [dr, dc] = [0, 1] ,在每个后续递归调用中从 [dr, dc] 更改为 [dc, -dr] 。
public class spiralMatrix {
    private static void spiral(int[][] matrix, int nr, int nc, List<Integer> result, int r, int c, int dr, int dc) {
        if (nr == 0 || nc == 0) {
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nc; i++) {
            r += dr; 
            c += dc;
            result.add(matrix[r][c]);
        }
        spiral(matrix, nc, nr - 1, result, r, c, dc, -dr);
    }

    public static List<Integer> spiralOrder(int[][] matrix) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        spiral(matrix, matrix.length, matrix[0].length, result, 0, -1, 0, 1);
        return result;
    }
}

递归算法可以参考递归算法,你真的理解了吗?

递归的确有些复杂,慢慢理解,与君共勉。

曾经听说小明正在写一个递归算法,突然他停下来问自己:“我到底在做什么?”

隔壁老王回答:“你正在调用自己。”

小明说:“我知道,但是我为什么要这么做?”

老王回答:“因为你不知道如何不这样做。”
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文章来源:https://blog.csdn.net/u014739136/article/details/135604201
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