【算法千题案例】每日一练LeetCode打卡——107.重塑矩阵「建议收藏」

【算法千题案例】每日一练LeetCode打卡——107.重塑矩阵「建议收藏」算法题打卡:重塑矩阵。没有特别幸运,那么请先特别努力,别因为懒惰而失败,还矫情地将原因归于自己倒霉。所以说,树倒了,没有一片雪花是无辜的

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?前言

? 算法题 ?
  • ? 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程?
  • ? 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
  • ? 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧?!
  • ? 今天是力扣算法题持续打卡第101天?!
? 算法题 ?

?原题样例: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。

给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵,以及两个正整数 r 和 c ,分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。

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。

示例1:
在这里插入图片描述

输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4
输出:[[1,2,3,4]]

示例2:
在这里插入图片描述

输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c = 4
输出:[[1,2],[3,4]]

提示:

  • m == mat.length
  • n == mat[i].length
  • 1 <= m, n <= 100
  • -1000 <= mat[i][j] <= 1000
  • 1 <= r, c <= 300

?C#方法:二维数组的一维表示

代码:

public class Solution { 
   
    public int[][] MatrixReshape(int[][] mat, int r, int c) { 
   
        int m = mat.Length, n = mat[0].Length;
        if (m * n != r * c) return mat;

        int[][] ans = new int[r][];
        for (int i = 0; i < r; ++i) { 
   
            ans[i] = new int[c];
        }

        for (int x = 0; x < m * n; ++x) { 
   
            ans[x / c][x % c] = mat[x / n][x % n];
        }
        
        return ans;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:76 ms,在所有 C# 提交中击败了66.14%的用户
内存消耗:36.9 MB,在所有 C# 提交中击败了5.70%的用户

?Java 方法:二维数组的一维表示

思路解析
在这里插入图片描述
代码:

class Solution { 
   
    public int[][] matrixReshape(int[][] nums, int r, int c) { 
   
        int m = nums.length;
        int n = nums[0].length;
        if (m * n != r * c) { 
   
            return nums;
        }

        int[][] ans = new int[r][c];
        for (int x = 0; x < m * n; ++x) { 
   
            ans[x / c][x % c] = nums[x / n][x % n];
        }
        return ans;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:0 ms,在所有 Java  提交中击败了99.41%的用户
内存消耗:39.4 MB,在所有 Java 提交中击败了38.53%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O( rc )
空间复杂度:O(1) 

?总结

  • 今天是力扣算法题打卡的第107天!
  • 文章采用 C#Java 两种编程语言进行解题
  • 一些方法也是参考力扣大神写的,也是边学习边分享,再次感谢算法大佬们
  • 那今天的算法题分享到此结束啦,明天再见!
    请添加图片描述
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