【二维数组】力扣240：搜索二维矩阵Ⅱ

编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性：

• 每行的元素从左到右升序排列。
• 每列的元素从上到下升序排列。
  示例：

输入：matrix = [[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]], target = 5
输出：true

• 想到了一个游戏：想一个数让别人猜。用二分查找效率很高
  可以从右上角开始查找，若当前值大于待搜索值，向左移动一位（往小了猜）；若当前值小于待搜索值，我们向下移动一位（往大了猜）。如果最终移动到左下角时仍不等于待搜索值，则说明待搜索值不存在于矩阵中。

• 第一次代码测试时成功，但提交失败。原因：误以为是方阵，其实是m * n矩阵。

如果直接查找：时间复杂度：O(mn)，空间复杂度：O(1)。

二分查找（Z字形查找）：

class Solution:
    def searchMatrix(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:
        m, n = len(matrix), len(matrix[0]) # 行数和列数
        if m == 0:
            return False # 判断是否是空矩阵
        i = 0
        j = n - 1
        while i < m and j >= 0:
            if target == matrix[i][j]:
                return True
            elif target < matrix[i][j]:
                j -= 1
            else:
                i += 1
        return False

时间复杂度：O(m + n)。在搜索的过程中，如果没有找到 target，那么我们要么将 j 减少 1，要么将 i 增加 1。由于 (i, j) 的初始值分别为 (0, n-1)，因此 j 最多能被减少 n 次，i 最多能被增加 m 次，总搜索次数为 m + n。在这之后，i 和 j 就会超出矩阵的边界。
空间复杂度：O(1)。