思路一: 暴力查找(O(nm)):直接遍历二维数组查找即可。
public class Solution {
public boolean Find(int target, int [][] array) {
int n = array.length, m = array[0].length;
for(int i = 0; i < n; ++ i) {
for(int j = 0; j < m; ++ j) {
if(target == array[i][j]) return true;
}
}
return false;
}
} 思路二:遍历行O(nlog(m)):我们遍历每一行,由于每一行都是一个有序的数组,在当前行我们使用二分查找判断是否包含target
public class Solution {
public boolean Find(int target, int [][] array) {
int n = array.length, m = array[0].length;
for(int i = 0; i < n; ++ i) {
int l = 0, r = m - 1;
while(l <= r) {
int mid = (l + r) >> 1;
if(array[i][mid] < target) l = mid + 1;
else if(array[i][mid] > target) r = mid - 1;
else return true;
}
}
return false;
}
} 思路三:遍历列O(mlog(n))
public class Solution {
public boolean Find(int target, int [][] array) {
int n = array.length, m = array[0].length;
for(int j = 0; j < m; ++ j) {
int l = 0, r = n - 1;
while(l <= r) {
int mid = (l + r) >> 1;
if(array[mid][j] < target) l = mid + 1;
else if(array[mid][j] > target) r = mid - 1;
else return true;
}
}
return false;
}
} 思路四:思维O(m+n):我们可以发现,如果当前我们要判断的数字在右上方,如果这个数大于目标数字,那么目标数字就在其左边,如果小于目标数字,那么目标数字就在其下边,由于二维数组是有序的,所以一旦我们移动了位置以后,后面我们动的方向就只能是左边或者下边,这样一来到达边界时如果我们找到了就返回 ,否则就返回
。如果当前我们判断的数字位于左下方,那么同理下一步我们只能向上或者向右走。
//右上方
public class Solution {
public boolean Find(int target, int [][] array) {
int n = array.length;
if(n == 0) return false;
int m = array[0].length;
if(m == 0) return false;
int row = 0, cow = m - 1;
while(row < n && cow >= 0) {
if(array[row][cow] > target) -- cow;
else if(array[row][cow] < target) ++ row;
else return true;
}
return false;
/*5,[
[1,2,8,9],
[2,4,9,12],
[4,7,10,13],
[6,8,11,15]
]*/
}
} //左下方
public class Solution {
public boolean Find(int target, int [][] array) {
int n = array.length;
if(n == 0) return false;
int m = array[0].length;
if(m == 0) return false;
int row = n - 1, cow = 0;
while(row >= 0 && cow < m) {
if(array[row][cow] > target) -- row;
else if(array[row][cow] < target) ++ cow;
else return true;
}
return false;
/*5,[
[1,2,8,9],
[2,4,9,12],
[4,7,10,13],
[6,8,11,15]
]*/
}
} 
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