【LetMeFly】2661.找出叠涂元素:多次映射
力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/first-completely-painted-row-or-column/
给你一个下标从 0 开始的整数数组 arr
和一个 m x n
的整数 矩阵 mat
。arr
和 mat
都包含范围 [1,m * n]
内的 所有 整数。
从下标 0
开始遍历 arr
中的每个下标 i
,并将包含整数 arr[i]
的 mat
单元格涂色。
请你找出 arr
中在 mat
的某一行或某一列上都被涂色且下标最小的元素,并返回其下标 i
。
示例 1:
输入:arr = [1,3,4,2], mat = [[1,4],[2,3]] 输出:2 解释:遍历如上图所示,arr[2] 在矩阵中的第一行或第二列上都被涂色。
示例 2:
输入:arr = [2,8,7,4,1,3,5,6,9], mat = [[3,2,5],[1,4,6],[8,7,9]] 输出:3 解释:遍历如上图所示,arr[3] 在矩阵中的第二列上都被涂色。
提示:
m == mat.length
n = mat[i].length
arr.length == m * n
1 <= m, n <= 105
1 <= m * n <= 105
1 <= arr[i], mat[r][c] <= m * n
arr
中的所有整数 互不相同mat
中的所有整数 互不相同
方法一:多次映射
思路:
遍历arr数组,将arr[now]映射到mat中的i行j列,并将i行中被命中的次数+1,j列中被命中的次数加一。
首次i行全部命中或j列全部命中则返回arr中当前下标now。
具体方法:
怎么快速将 a r r [ n o w ] arr[now] arr[now]快速映射到mat中的i行j列呢?可以使用一个“哈希表”:
开辟一个mat大小的一维数组a,数组中a[index]存放值为index - 1的mat的横纵下标
i, j
只需要遍历一遍mat数组即可得到“哈希表”数组a
怎么记录某行或某列的命中次数呢?
开辟两个数组,rowCnt[i]记录第i行的命中次数,colCnt[j]记录第j行的命中次数即可。
- 时间复杂度 O ( l e n ( a r r ) ) O(len(arr)) O(len(arr)),因为 l e n ( a r r ) = s i z e ( m a t ) len(arr) = size(mat) len(arr)=size(mat)
- 空间复杂度 O ( l e n ( a r r ) ) O(len(arr)) O(len(arr))
AC代码
C++
class Solution {
public:int firstCompleteIndex(vector<int>& arr, vector<vector<int>>& mat) {int n = mat.size(), m = mat[0].size();vector<pair<int, int>> a(m * n);for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {a[mat[i][j] - 1] = {i, j};}}vector<int> cntRow(n), cntCol(m);for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {int t = arr[i] - 1;cntRow[a[t].first]++;cntCol[a[t].second]++;if (cntRow[a[t].first] == m || cntCol[a[t].second] == n) {return i;}}return -1; // Fake Return}
};
Python
# from typing import Listclass Solution:def firstCompleteIndex(self, arr: List[int], mat: List[List[int]]) -> int:n, m = len(mat), len(mat[0])a = [[] for _ in range(n * m)]for i in range(n):for j in range(m):a[mat[i][j] - 1] = [i, j]rowCnt, colCnt = [0] * n, [0] * mfor i in range(len(arr)):t = arr[i] - 1rowCnt[a[t][0]] += 1colCnt[a[t][1]] += 1if rowCnt[a[t][0]] == m or colCnt[a[t][1]] == n:return ireturn -1 # Fake Return
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