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[数据结构与算法]【数据结构与算法】之旋转图像的求解算法

一、题目描述

  • 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像,请将图像顺时针旋转 90 度。
  • 必须在原地旋转图像,这意味着需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。
  • 示例一:

在这里插入图片描述

	输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
	输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]
  • 示例二:

在这里插入图片描述

	输入:matrix = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]
	输出:[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]
  • 示例三:
	输入:matrix = [[1]]
	输出:[[1]]
  • 示例四:
	输入:matrix = [[1,2],[3,4]]
	输出:[[3,1],[4,2]]

二、使用辅助数组求解

  • 以题目中的示例二:
    在这里插入图片描述
  • 分析将图像旋转 90 度之后,这些数字出现在什么位置。对于矩阵中的第一行而言,在旋转后,它出现在倒数第一列的位置:

在这里插入图片描述

  • 并且,第一行的第 x 个元素在旋转后恰好是倒数第一列的第 x 个元素。对于矩阵中的第二行而言,在旋转后,它出现在倒数第二列的位置:

在这里插入图片描述

  • 对于矩阵中的第三行和第四行同理,这样可以得到规律:
	对于矩阵中第 i 行的第 j 个元素,在旋转后,它出现在倒数第 i 列的第 j 个位置。
  • 由于矩阵中的行列从 0 开始计数,因此对于矩阵中的元素 matrix[row][col],在旋转后,它的新位置为 matrixnew [col][n?row?1]。
  • 这样以来,使用一个与 matrix 大小相同的辅助数组 matrixnew,临时存储旋转后的结果。遍历 matrix 中的每一个元素,根据上述规则将该元素存放到 matrixnew 中对应的位置。在遍历完成之后,再将 matrixnew 中的结果复制到原数组中即可。
  • C 算法示例如下:
	void rotate(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize) {
	    int matrix_new[matrixSize][matrixSize];
	    for (int i = 0; i < matrixSize; i++) {
	        for (int j = 0; j < matrixSize; j++) {
	            matrix_new[i][j] = matrix[i][j];
	        }
	    }
	    for (int i = 0; i < matrixSize; ++i) {
	        for (int j = 0; j < matrixSize; ++j) {
	            matrix[j][matrixSize - i - 1] = matrix_new[i][j];
	        }
	    }
	}
  • Java 算法示例如下:
	class Solution {
	    public void rotate(int[][] matrix) {
	        int n = matrix.length;
	        int[][] matrix_new = new int[n][n];
	        for (int i = 0; i < n; ++i) {
	            for (int j = 0; j < n; ++j) {
	                matrix_new[j][n - i - 1] = matrix[i][j];
	            }
	        }
	        for (int i = 0; i < n; ++i) {
	            for (int j = 0; j < n; ++j) {
	                matrix[i][j] = matrix_new[i][j];
	            }
	        }
	    }
	}
  • 复杂度分析:
    • 时间复杂度:O(N2),其中 N 是 matrix 的边长。
    • 空间复杂度:O(N2)。需要使用一个和 matrix 大小相同的辅助数组。

三、原地旋转

  • 题目中要求尝试在不使用额外内存空间的情况下进行矩阵的旋转,也就是说,需要「原地旋转」这个矩阵。那么我们在上面方法的基础上完成原地旋转呢?
  • 观察上面方法的关键等式:

在这里插入图片描述

  • 它阻止了进行原地旋转,这是因为如果直接将 matrix[row][col] 放到原矩阵中的目标位置 matrix[col][n?row?1]:

在这里插入图片描述

  • 原矩阵中的 matrix[col][n?row?1] 就被覆盖,这并不是想要的结果。因此可以考虑用一个临时变量 temp 暂存 matrix[col][n?row?1] 的值,这样虽然 matrix[col][n?row?1] 被覆盖,还是可以通过 temp 获取它原来的值:

在这里插入图片描述

  • 那么 matrix[col][n?row?1] 经过旋转操作之后会到哪个位置呢?还是使用上面方法中的关键等式,不过这次需要将:

在这里插入图片描述

  • 带入关键等式,就可以得到:

在这里插入图片描述

  • 同样地,直接赋值会覆盖掉 matrix[n?row?1][n?col?1] 原来的值,因此还是需要使用一个临时变量进行存储,不过这次,可以直接使用之前的临时变量 temp:

在这里插入图片描述

  • 再重复一次之前的操作,matrix[n?row?1][n?col?1] 经过旋转操作之后会到哪个位置呢?

在这里插入图片描述

  • 带入关键等式,就可以得到:

在这里插入图片描述

  • 写进去:

在这里插入图片描述

  • 再来一次,matrix[n?col?1][row] 经过旋转操作之后回到哪个位置呢?

在这里插入图片描述

  • 带入关键等式,就可以得到:

在这里插入图片描述

  • 回到了最初的起点 matrix[row][col],也就是说:

在这里插入图片描述

  • 这四项处于一个循环中,并且每一项旋转后的位置就是下一项所在的位置。因此可以使用一个临时变量 temp 完成这四项的原地交换:

在这里插入图片描述

  • 当知道如何原地旋转矩阵之后,还有一个重要的问题在于:应该枚举哪些位置 (row,col) 进行上述的原地交换操作呢?由于每一次原地交换四个位置,因此:
    • 当 n 为偶数时,需要枚举 n2/4=(n/2)×(n/2) 个位置,可以将该图形分为四块,以 4×4 的矩阵为例,保证了不重复、不遗漏;

在这里插入图片描述

    • 当 n 为奇数时,由于中心的位置经过旋转后位置不变,需要枚举 (n2?1)/4=((n?1)/2)×((n+1)/2) 个位置,需要换一种划分的方式,以 5×5 的矩阵为例,同样保证了不重复、不遗漏,矩阵正中央的点无需旋转:

在这里插入图片描述

  • C 算法示例如下:
	void rotate(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize) {
	    for (int i = 0; i < matrixSize / 2; ++i) {
	        for (int j = 0; j < (matrixSize + 1) / 2; ++j) {
	            int temp = matrix[i][j];
	            matrix[i][j] = matrix[matrixSize - j - 1][i];
	            matrix[matrixSize - j - 1][i] = matrix[matrixSize - i - 1][matrixSize - j - 1];
	            matrix[matrixSize - i - 1][matrixSize - j - 1] = matrix[j][matrixSize - i - 1];
	            matrix[j][matrixSize - i - 1] = temp;
	        }
	    }
	}
  • Java 算法示例如下:
	class Solution {
	    public void rotate(int[][] matrix) {
	        int n = matrix.length;
	        for (int i = 0; i < n / 2; ++i) {
	            for (int j = 0; j < (n + 1) / 2; ++j) {
	                int temp = matrix[i][j];
	                matrix[i][j] = matrix[n - j - 1][i];
	                matrix[n - j - 1][i] = matrix[n - i - 1][n - j - 1];
	                matrix[n - i - 1][n - j - 1] = matrix[j][n - i - 1];
	                matrix[j][n - i - 1] = temp;
	            }
	        }
	    }
	}
  • 复杂度分析
    • 时间复杂度:O(N2),其中 N 是 matrix 的边长,需要枚举的子矩阵大小为 O(?n/2?×?(n+1)/2?)=O(N2)。
    • 空间复杂度:O(1),为原地旋转。
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加:2021-08-03 11:27:45  更:2021-08-03 11:30:34 
 
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