Faire pivoter l'image
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Rotate Image'.
1. Apprendre
Le problème « Rotation de l'image » est un défi clé dans la section Mathématiques et Géométrie.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour la rotation de l'image.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Rotation d'image.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Vous recevez une matrice 2D n x n représentant une image, faites pivoter l'image de 90 degrés (dans le sens des aiguilles d'une montre).
Vous devez faire pivoter l'image sur place, ce qui signifie que vous devez modifier directement la matrice 2D d'entrée. NE PAS allouer une autre matrice 2D et effectuer la rotation.
Implémentez une fonction rotate(matrix: list) -> list qui fait pivoter la matrice sur place et la renvoie.
- •n == matrix.length == matrix[i].length
- •1 <= n <= 20
- •-1000 <= matrix[i][j] <= 1000
Exemples
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]
The matrix is rotated 90 degrees clockwise. The first column [1,4,7] becomes the first row [7,4,1] reversed.
[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]
[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]
Each layer of the 4x4 matrix is rotated 90 degrees clockwise.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def rotate_opt(matrix: list[list[int]]) -> None:
n = len(matrix)
# Transpose
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
matrix[i][j], matrix[j][i] = matrix[j][i], matrix[i][j]
# Reverse rows
for i in range(n):
matrix[i].reverse()Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def rotate_brute(matrix: list[list[int]]) -> None:
n = len(matrix)
res = [[0] * n for _ in range(n)]
for r in range(n):
for c in range(n):
res[c][n - 1 - r] = matrix[r][c]
for r in range(n):
for c in range(n):
matrix[r][c] = res[r][c]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Math & Geometry data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard des problèmes de mathématiques et de géométrie s'appliquent.
Questions connexes
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