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LeetCode 378.有序矩阵中第K小的元素

思路:

1.第k小/大问题的通用转化方法:

(1)第k小等价于:求最小的x,满足<=x的数至少有k个(注意是至少不是恰好)。

(2)第k大等价于:求最大的x,满足>=x的数至少有k个(注意是至少不是恰好)。

2.在本题中是找第k小的元素,因此就是找最小的target,满足 <= target的数至少有k个。因此target越大,越能找到k个数;target越小,越不能找到k个数。据此,可以二分猜答案。

3.本题可以转化为给定整数target,统计有序矩阵中 <= target的元素个数cnt,判断是否满足cnt >= k

4.如何做到高效统计cnt?通过双指针实现,如下图所示。

5.细节:本代码中采用闭区间二分,使用开区间或者半开半闭区间也是可以的。

(1)闭区间左端点的初始值:matrix[0][0]。由于不会存在比最小值还小的数,也就是有0个数 <= matrix[0][0],由于0 < k,所以无法满足要求。

(2)闭区间右端点的初始值:matrix[n - 1][n - 1],有n^2个数 <= matrix[n - 1][n - 1],由于n^2 >= k,所以一定满足要求。

(3)二分查找:寻找第k小的元素。如果矩阵中 <= mid的元素个数 >= k,那么第k小的元素一定 <= mid。此时记录mid作为一个候选答案,我们还要继续向左寻找,看能否找到更小的满足条件的值。最终返回的就是最小的满足条件的mid。

6.疑问:为什么二分结束后,答案ans一定在矩阵中?

答:

虽在在过程中ans记录的可能不是矩阵中的元素,但由于我们不断缩小范围,最终会下降到矩阵中实际存在的元素,这是因为:任何不在矩阵中的元素x,如果它满足小于等于它的数cnt >= k,那么比它小的下一个矩阵元素也一定满足cnt >= k。因此二分最终会收敛到矩阵中实际存在的数字。所以ans最终就是矩阵中第k小的元素。

7.复杂度分析:

(1)时间复杂度:O(nlog(U))。其中n是matrix的行数和列数,U = matrix[n - 1][n - 1] - matrix[0][0]。二分O(log(U))次,每次需要跑一个O(n)的双指针。

(2)空间复杂度:O(1)。

附代码:

class Solution { public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) { int n = matrix.length; int left = matrix[0][0]; int right = matrix[n - 1][n - 1]; int ans = -1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; // 说明矩阵中 <= mid的元素个数 >= k // 说明第k小的元素一定 <= mid if (check(matrix,mid,k)) { // 此时记录的mid是一个候选答案 ans = mid; // 缩小范围继续往左边找,看能否找到更小的满足条件的值 right = mid - 1; } else { // 不满足条件就向右找 left = mid + 1; } } // 最终返回最小的满足条件的值 return ans; } private boolean check(int[][] matrix,int target,int k) { int n = matrix.length; int cnt = 0; // matrix中的 <= target的元素个数 int i = 0; int j = n - 1; // 从右上角开始 while (i < n && j >= 0 && cnt < k) { if (matrix[i][j] > target) { j--; // 排除第j列 } else { cnt += j + 1; // 说明整行元素都 <= target,cnt加上这行元素的个数 i++; // 第i行加完也排除 } } return cnt >= k; // 判断matrix中的 <= target的元素个数是否 >= k } }

ACM模式:

import java.util.Scanner; class Solution { public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) { int n = matrix.length; int left = matrix[0][0]; int right = matrix[n - 1][n - 1]; int ans = -1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (check(matrix,mid,k)) { ans = mid; right = mid - 1; } else { left = mid + 1; } } return ans; } private boolean check(int[][] matrix,int target,int k) { int n = matrix.length; int cnt = 0; int i = 0; int j = n - 1; while (i < n && j >= 0 && cnt < k) { if (matrix[i][j] > target) { j--; } else { cnt += j + 1; i++; } } return cnt >= k; } } public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); // 读取矩阵大小 int n = scanner.nextInt(); // 读取矩阵 int[][] matrix = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { matrix[i][j] = scanner.nextInt(); } } int k = scanner.nextInt(); // 计算第k小的元素 Solution solution = new Solution(); int result = solution.kthSmallest(matrix, k); System.out.println(result); scanner.close(); } }
http://www.jsqmd.com/news/748191/

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