Matrice spirale
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Spiral Matrix'.
1. Apprendre
Le problème « Matrice spirale » 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 Spiral Matrix.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Spiral Matrix.
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
Étant donné une matrice m x n, renvoie tous les éléments de la matrice dans l'ordre en spirale.
Implémentez une fonction spiralOrder(matrix: list) -> list qui renvoie les éléments dans l'ordre en spirale.
- •m == matrix.length
- •n == matrix[i].length
- •1 <= m, n <= 10
- •-100 <= matrix[i][j] <= 100
Exemples
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
[1,2,3,6,9,8,7,4,5]
Spiral order: right across top [1,2,3], down right side [6,9], left across bottom [8,7], up left side [4], then center [5].
[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]
Spiral order through a 3x4 matrix.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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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 spiral_order_opt(matrix: list[list[int]]) -> list[int]:
res = []
left, right = 0, len(matrix[0])
top, bottom = 0, len(matrix)
while left < right and top < bottom:
for i in range(left, right):
res.append(matrix[top][i])
top += 1
for i in range(top, bottom):
res.append(matrix[i][right - 1])
right -= 1
if not (left < right and top < bottom):
break
for i in range(right - 1, left - 1, -1):
res.append(matrix[bottom - 1][i])
bottom -= 1
for i in range(bottom - 1, top - 1, -1):
res.append(matrix[i][left])
left += 1
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def spiral_order_brute(matrix: list[list[int]]) -> list[int]:
if not matrix: return []
rows, cols = len(matrix), len(matrix[0])
res = []
visited = set()
dr = [0, 1, 0, -1]
dc = [1, 0, -1, 0]
r = c = di = 0
for _ in range(rows * cols):
res.append(matrix[r][c])
visited.add((r, c))
nr, nc = r + dr[di], c + dc[di]
if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and (nr, nc) not in visited:
r, c = nr, nc
else:
di = (di + 1) % 4
r, c = r + dr[di], c + dc[di]
return resAlgorithm 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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