leetcode_数据结构_入门_566. 重塑矩阵

566. 重塑矩阵

 

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。

给一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵,
r(正整数):想要的重构的矩阵的行数
c(正整数):想要的重构的矩阵的列数。

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。

package DataStructure_start;

import java.util.Arrays;

 

main函数

复制代码
public class DS20230114 {

    public static void main(String[] args) {

        int[][] nums = {{1,2},{3,4}};
        int[][] matrixReshape = matrixReshape(nums, 4, 1);

        System.out.println(("重塑后的二维数组:" + Arrays.toString(matrixReshape)));
    }
}
复制代码

 

* 方法一:二维数组的一维表示
思路与算法
对于一个行数为 m,列数为 n,行列下标都从 0 开始编号的二维数组,
* 我们可以通过下面的方式,将其中的每个元素 (i, j) 映射到整数域内,
* 并且它们按照行优先的顺序一一对应着 [0, mn) 中的每一个整数。
* 形象化地来说,我们把这个二维数组「排扁」成了一个一维数组。
* 如果读者对机器学习有一定了解,可以知道这就是 flatten 操作:
(i,j) → i × n + j
同样地,我们可以将整数 x 映射回其在矩阵中的下标,即
i = x / n / :整数除法
j = x % n % :取模运算


* 相当于:
将二维数组 nums 映射成一个一维数组;
将这个一维数组映射回 r 行 c 列的二维数组。

可以直接使用一个一维数组进行过渡,
* 但我们也可以直接从二维数组 nums 得到 r 行 c 列的重塑矩阵:
· 设 nums 本身为 m 行 n 列,如果 mn ≠ rc ,
那么二者包含的元素个数不相同,因此无法进行重塑;
· 否则,对于 x ∈ [0,mn),
第 x 个元素在 nums 中对应的下标为 (x / n,x % n),x为一维数组中的索引位置
而在新的重塑矩阵中对应的下标为 (x / c,x % c)。
我们直接进行赋值即可。

复杂度分析
时间复杂度:
O(rc)。这里的时间复杂度是在重塑矩阵成功的前提下的时间复杂度
C++ 语言中返回的是原数组的一份拷贝,本质上需要的时间复杂度为 O(mn),
而其余语言可以直接返回原数组的对象,需要的时间复杂度仅为 O(1)。
空间复杂度:
O(1)。这里的空间复杂度不包含返回的重塑矩阵需要的空间。

matrixReshape函数
复制代码
    public static int[][] matrixReshape(int[][] nums, int r, int c) {

        int m = nums.length;//原数组的列
        int n = nums[0].length;//原数组的行

//        原二维数组和想要构造的二维数组的元素不同时
        if (m * n != r * c) {
//            无法重塑数组,因此要返回原二维数组
            return nums;
        }

//        否则,返回新构建的二维数组
        int[][] ans = new int[r][c];

//        接着,将原二维数组里的元素逐个填入新构建的二维数组
//        x为一维数组中的索引位置
        for (int x = 0; x < m * n; ++x) {
//            第 x 个元素在 nums 中对应的下标为 (x / n,x % n),
//            而在新的重塑矩阵中对应的下标为 (x / c,x % c)。
//            我们直接进行赋值即可。
            ans[x / c][x % c] = nums[x / n][x % n];
        }

//        最后,返回重塑的二维数组
        return ans;
    }
复制代码

 

参考:
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/reshape-the-matrix
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。




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