Ruota immagine
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Ruota immagine".
1. Impara
Il problema "Ruota immagine" è una sfida chiave nella sezione Matematica e geometria.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Ruota immagine.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per Ruota immagine.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Ti viene data una matrice 2D n x n che rappresenta un'immagine, ruota l'immagine di 90 gradi (in senso orario).
Devi ruotare l'immagine sul posto, il che significa che devi modificare direttamente la matrice 2D di input. NON allocare un'altra matrice 2D ed eseguire la rotazione.
Implementa una funzione rotate(matrix: list) -> list che ruota la matrice sul posto e la restituisce.
- •n == matrix.length == matrix[i].length
- •1 <= n <= 20
- •-1000 <= matrix[i][j] <= 1000
Esempi
[[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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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()Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà standard dei problemi di matematica e geometria.
Domande correlate
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