前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
如今的大环境里，算法已经成为了前端工程师发展路上不可或缺的技能之一。如果我们想未来更上一层楼，不再是只写业务代码的应用工程师，就离不开对算法和数据结构的掌握。
当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。
题目🦀
难度中等
在一个 n * m 的二维数组中，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。请完成一个高效的函数，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。
示例:
现有矩阵 matrix 如下：
[ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23, 26, 30] ]
给定 target = 5，返回 true。
给定 target = 20，返回 false。
限制：
0 <= n <= 1000 0 <= m <= 1000
解题思路🌵
- 将大问题拆分成小问题。
- 每次都从最右上角的元素开始对比
- 如果选取元素小于目标元素，则减少列数
- 如果选取元素大于目标元素，则增加行数
- 如果项目那么就退出找到了
源码🔥
/** * @param {number[][]} matrix * @param {number} target * @return {boolean} */ var findNumberIn2DArray = function(matrix, target) { if(!matrix||!target){ return false } let row = 0 let column = matrix[0].length-1 while(row<=(matrix.length-1)&&column>=0){ console.log(row,column) const num=matrix[row][column] if(num===target){ return true }else if(num<target){ ++row } else if(num>target){ --column } } return false };
时间复杂度:O(m*n) 矩阵的长宽
空间复杂度:O(1)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」剑指Offer-04二维数组中的查找⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
