第五章 - 高频考题（中等）
1906. 查询差绝对值的最小值
0048. 旋转图像
题目地址(48. 旋转图像)
题目描述
1
给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。
2
3
将图像顺时针旋转 90 度。
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5
说明：
6
7
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。
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9
示例 1:
10
11
给定 matrix =
12
[
13
[1,2,3],
14
[4,5,6],
15
[7,8,9]
16
],
17
18
原地旋转输入矩阵，使其变为:
19
[
20
[7,4,1],
21
[8,5,2],
22
[9,6,3]
23
]
24
示例 2:
25
26
给定 matrix =
27
[
28
[ 5, 1, 9,11],
29
[ 2, 4, 8,10],
30
[13, 3, 6, 7],
31
[15,14,12,16]
32
],
33
34
原地旋转输入矩阵，使其变为:
35
[
36
[15,13, 2, 5],
37
[14, 3, 4, 1],
38
[12, 6, 8, 9],
39
[16, 7,10,11]
40
]
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前置知识
- 原地算法
- 矩阵
公司
- 阿里
- 腾讯
- 百度
- 字节
思路
这道题目让我们 in-place，也就说空间复杂度要求 O(1)，如果没有这个限制的话，很简单。
通过观察发现，我们只需要将第 i 行变成第 n - i - 1 列， 因此我们只需要保存一个原有矩阵，然后按照这个规律一个个更新即可。
48.rotate-image-1
代码：
1
var rotate = function (matrix) {
2
// 时间复杂度O(n^2) 空间复杂度O(n)
3
const oMatrix = JSON.parse(JSON.stringify(matrix)); // clone
4
const n = oMatrix.length;
5
for (let i = 0; i < n; i++) {
6
for (let j = 0; j < n; j++) {
7
matrix[j][n - i - 1] = oMatrix[i][j];
8
}
9
}
10
};
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如果要求空间复杂度是 O(1)的话，我们可以用一个 temp 记录即可，这个时候就不能逐个遍历了。 比如遍历到 1 的时候，我们把 1 存到 temp，然后更新 1 的值为 7。 1 被换到了 3 的位置，我们再将 3 存到 temp，依次类推。 但是这种解法写起来比较麻烦，这里我就不写了。
事实上有一个更加巧妙的做法，我们可以巧妙地利用对称轴旋转达到我们的目的，如图，我们先进行一次以对角线为轴的翻转，然后 再进行一次以水平轴心线为轴的翻转即可。
Could not load image
48.rotate-image-2
这种做法的时间复杂度是 O(n^2) ，空间复杂度是 O(1)
关键点解析
- 矩阵旋转操作
代码
- 语言支持: Javascript，Python3, CPP
1
/*
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* @lc app=leetcode id=48 lang=javascript
3
*
4
* [48] Rotate Image
5
*/
6
/**
7
* @param {number[][]} matrix
8
* @return {void} Do not return anything, modify matrix in-place instead.
9
*/
10
var rotate = function (matrix) {
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// 时间复杂度O(n^2) 空间复杂度O(1)
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// 做法： 先沿着对角线翻转，然后沿着水平线翻转
14
const n = matrix.length;
15
function swap(arr, [i, j], [m, n]) {
16
const temp = arr[i][j];
17
arr[i][j] = arr[m][n];
18
arr[m][n] = temp;
19
}
20
for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
21
for (let j = 0; j < n - i; j++) {
22
swap(matrix, [i, j], [n - j - 1, n - i - 1]);
23
}
24
}
25
26
for (let i = 0; i < n / 2; i++) {
27
for (let j = 0; j < n; j++) {
28
swap(matrix, [i, j], [n - i - 1, j]);
29
}
30
}
31
};
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Python3 Code:
1
class Solution:
2
def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
3
"""
4
Do not return anything, modify matrix in-place instead.
5
先做矩阵转置（即沿着对角线翻转），然后每个列表翻转；
6
"""
7
n = len(matrix)
8
for i in range(n):
9
for j in range(i, n):
10
matrix[i][j], matrix[j][i] = matrix[j][i], matrix[i][j]
11
for m in matrix:
12
m.reverse()
13
14
def rotate2(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
15
"""
16
Do not return anything, modify matrix in-place instead.
17
通过内置函数zip，可以简单实现矩阵转置，下面的代码等于先整体翻转，后转置；
18
不过这种写法的空间复杂度其实是O(n);
19
"""
20
matrix[:] = map(list, zip(*matrix[::-1]))
Copied!
CPP Code:
1
class Solution {
2
public:
3
void rotate(vector<vector<int>>& matrix) {
4
int N = matrix.size();
5
for (int i = 0; i < N / 2; ++i) {
6
for (int j = i; j < N - i - 1; ++j) {
7
int tmp = matrix[i][j];
8
matrix[i][j] = matrix[N - j - 1][i];
9
matrix[N - j - 1][i] = matrix[N - i - 1][N - j - 1];
10
matrix[N - i - 1][N - j - 1] = matrix[j][N - i - 1];
11
matrix[j][N - i - 1] = tmp;
12
}
13
}
14
}
15
};
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复杂度分析
- 时间复杂度：$O(M * N)$
- 空间复杂度：$O(1)$
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