<LeetCode天梯>Day014 旋转图像(交换法+打包旋转法) | 初级算法 | Python

简介: <LeetCode天梯>Day014 旋转图像(交换法+打包旋转法) | 初级算法 | Python

以下为我的天梯积分规则:


每日至少一题:一题积分+10分

若多做了一题(或多一种方法解答),则当日积分+20分(+10+10)

若做了三道以上,则从第三题开始算+20分(如:做了三道题则积分-10+10+20=40;做了四道题则积分–10+10+20+20=60)


初始分为100分

若差一天没做题,则扣积分-10分(周六、周日除外注:休息)

坚持!!!


初级算法

刷题目录

数组


image.png

image.png

题干

给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。

你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。

示例1:

image.png

输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]

示例2:

image.png


输入:matrix = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]

输出:[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]


示例3:


输入:matrix = [[1]]

输出:[[1]]


示例4:


输入:matrix = [[1,2],[3,4]]

输出:[[3,1],[4,2]]


上下交换+对角线交换

分析:


今天的题难度在中上,我们有matrix矩阵,需要让整个数据矩阵按照顺时针进行转动,操作矩阵,当矩阵的维数为奇数时,最中间的数不需要变动,为偶数时,则所有的数都需要进行旋转。


首先,我们需要判断矩阵的维度为奇数还是偶数,做两种旋转类型。


我们拿第一个矩阵(奇数方阵)进行分析

image.png

当为3*3的矩阵时,需要将除开中心的数字,依次移动2次(也就是n-1次),或许,我们还可以像下面一样

image.png

image.png

可以按照每一行,然后依次填入,但是又好像违背了题意,不能使用额外的数组来操作旋转。

那我们再换一下,先上下交换,再对角线左右三角交换

image.png

引用一下大佬的图片

class Solution:
    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
        n = len(matrix)
        p = n / 2  # 判断交换次数
        for i in range(int(p)):
            # 先上下交换
            # for j in range(n):
            matrix[i], matrix[n-i-1] = matrix[n-i-1], matrix[i]
            # i += 1
            # n -= 1
        # 上下交换完毕
        # 对角线项交换
        for x in range(n):
            for y in range(x+1):
                matrix[x][y], matrix[y][x] = matrix[y][x], matrix[x][y]

效果还是不错的

image.png

image.png

image.png

打包旋转法

看到有些人用了Python的内置函数进行旋转和打包,但是违背了本来的题意,开辟了额外的空间,不过方法还是可以的,很简便,我们一起来试一试吧!

image.png

class Solution:
    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
    x = 0
            for idx in zip(*matrix[::-1]):
                matrix[x] = idx
                x += 1
            return matrix

速度也是很快,但很明显,内存消耗比上面的大了,说明开辟了新的内存空间,所以属于违规了,但是思路很不错,值得学习借鉴。

image.png




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