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题目描述
这是 LeetCode 上的 867. 转置矩阵 。
Tag : 「模拟」
给你一个二维整数数组 matrix， 返回 matrix 的 转置矩阵 。
矩阵的 转置 是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。
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示例 1：
输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出：[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]] 复制代码
示例 2：
输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6]] 输出：[[1,4],[2,5],[3,6]] 复制代码
提示：
- m == matrix.length
- n == matrix[i].length
- 1 <= m, n <= 1000
- 1 <= m * n <= 10^5105
- -10^9109 <= matrix[i][j] <= 10^9109
模拟
对角线翻转，只需要从头模拟一遍即可。
class Solution { public int[][] transpose(int[][] matrix) { int n = matrix.length, m = matrix[0].length; int[][] ans = new int[m][n]; for (int i = 0; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { ans[i][j] = matrix[j][i]; } } return ans; } } 复制代码
- 时间复杂度：O(n * m)O(n∗m)
- 空间复杂度：使用同等空间保存答案。复杂度为 O(n * m)O(n∗m)
矩阵类题目
题目过于简单，让人怀疑 LeetCode 团队是不是还在放假。
我在 LeetCode 上挑了几道难度适中，与矩阵变换相关的题目，如果大家感觉今天的「每日一题」不够尽兴的话，可以试着做一下：
关于复杂度的说明
无论是时间还是空间都是用作描述算法运行所需要的资源消耗
我是将「算法本身占用的内存」和「输入数据」以外的内存作为“额外”内存，所以是 O(n * m)O(n∗m)
官方的我看了一下，如果说明了忽略输出数据的内存占用的话，说成 O(1)O(1) 也是可以的。
就像我们使用递归求解问题的时候，栈帧本身也会带来内存消耗。因此进行复杂度分析的时候，出于严谨应该是要说明忽略递归带来的空间消耗
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.867 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先将所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：github.com/SharingSour… 。
在仓库地址里，你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。
