【LeetCode每日一题】——566.重塑矩阵

文章目录

  • 一【题目类别】
  • 二【题目难度】
  • 三【题目编号】
  • 四【题目描述】
  • 五【题目示例】
  • 六【题目提示】
  • 七【解题思路】
  • 八【时间频度】
  • 九【代码实现】
  • 十【提交结果】

一【题目类别】

  • 矩阵

二【题目难度】

  • 简单

三【题目编号】

  • 566.重塑矩阵

四【题目描述】

  • 在 MATLAB 中,有一个非常有用的函数 reshape ,它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同(r x c)的新矩阵,但保留其原始数据。
  • 给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵,以及两个正整数 r 和 c ,分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。
  • 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。
  • 如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的,则输出新的重塑矩阵;否则,输出原始矩阵。

五【题目示例】

  • 示例 1:

    • 在这里插入图片描述
    • 输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4
    • 输出:[[1,2,3,4]]
  • 示例 2:

    • 在这里插入图片描述
    • 输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c = 4
    • 输出:[[1,2],[3,4]]

六【题目提示】

  • m = = m a t . l e n g t h m == mat.length m==mat.length
  • n = = m a t [ i ] . l e n g t h n == mat[i].length n==mat[i].length
  • 1 < = m , n < = 100 1 <= m, n <= 100 1<=m,n<=100
  • − 1000 < = m a t [ i ] [ j ] < = 1000 -1000 <= mat[i][j] <= 1000 1000<=mat[i][j]<=1000
  • 1 < = r , c < = 300 1 <= r, c <= 300 1<=r,c<=300

七【解题思路】

  • 例如除法和取模的知识
  • 题目要求按行优先重塑矩阵,所以我们遍历原数组的元素个数(设置为i),i对原数组的列数做除法就定位到按行优先存储的对应行数,i对原数组的列数取模就定位到按行优先存储时这一行对应的列数,这样就可以取出原数组按行优先存储时的每一个元素
  • 然后将取出的元素存入创建的拥有新的行和列的新的二维数组中,在这个新的二维数组中,我们仍以刚才设置为i去寻找存入位置,i对新的二维数组的列数做除法,就得到了按行优先存储存入的行数,同理,i对新的二维数组的列数取模就定位到按行优先存储时这一行的列数,这样就可以将上一步取出来的元素存储对应位置,实现了二维数组的重塑
  • 需要注意的是,如果原二维数组的元素个数不等于新的二维数组的元素的个数,直接返回原数组即可,因为无法重塑数组
  • 最后返回结果即可
  • PS:对于不同语言实现的细节略有不同,具体可见下面的代码

八【时间频度】

  • 时间复杂度: O ( m ∗ n ) O(m * n) O(mn) m 、 n m、n mn为分别为传入数组的行数和列数
  • 空间复杂度: O ( m ∗ n ) O(m * n) O(mn) m 、 n m、n mn为分别为传入数组的行数和列数

九【代码实现】

  1. Java语言版
class Solution {public int[][] matrixReshape(int[][] mat, int r, int c) {int m = mat.length;int n = mat[0].length;if(m * n != r * c){return mat;} int[][] res = new int[r][c];for(int i = 0;i < m * n;i++){res[i / c][i % c] = mat[i / n][i % n];}return res;}
}
  1. C语言版
int** matrixReshape(int** mat, int matSize, int* matColSize, int r, int c, int* returnSize, int** returnColumnSizes)
{int m = matSize;int n = matColSize[0];if(m * n != r * c){*returnSize = matSize;*returnColumnSizes = matColSize;return mat;}*returnSize = r;*returnColumnSizes = (int*)malloc(sizeof(int) * r);int** res = (int**)malloc(sizeof(int*) * r);for(int i = 0;i < r;i++){(*returnColumnSizes)[i] = c;res[i] = (int*)malloc(sizeof(int) * c);}for(int i = 0;i < m * n;i++){res[i / c][i % c] = mat[i / n][i % n];}return res;
}
  1. Python语言版
class Solution:def matrixReshape(self, mat: List[List[int]], r: int, c: int) -> List[List[int]]:m = len(mat)n = len(mat[0])if m * n != r * c:return matres = [[0] * c for _ in range(r)]for i in range(0,m * n):res[i // c][i % c] = mat[i // n][i % n]return res
  1. C++语言版
class Solution {
public:vector<vector<int>> matrixReshape(vector<vector<int>>& mat, int r, int c) {int m = mat.size();int n = mat[0].size();if(m * n != r * c){return mat;}vector<vector<int>> res(r,vector<int>(c));for(int i = 0;i < m * n;i++){res[i / c][i % c] = mat[i / n][i % n];}return res;}
};

十【提交结果】

  1. Java语言版
    在这里插入图片描述

  2. C语言版
    在这里插入图片描述

  3. Python语言版
    在这里插入图片描述

  4. C++语言版
    在这里插入图片描述

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