Search a 2D Matrix
Detailed guide and Python implementation for the 'Search a 2D Matrix' problem.
1. 学ぶ
The 'Search a 2D Matrix' problem is a key challenge in the Binary Search section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Search a 2D Matrix.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Search a 2D Matrix carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 二分探索アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の二分探索問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの二分探索固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- バナナを食べるココ ---パイセップ--- 「ココがバナナを食べる」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- ココはバナナを食べるのが大好きです。 __PYCODE_0__ 個の山のバナナがあり、__PYCODE_1__ 番目の山には __PYCODE_2__ 個のバナナがあります。警備員は行ってしまいましたが、__PYCODE_3__ 時間後に戻ってくる予定です。 ココは、1 時間あたりのバナナの食べる速度を __PYCODE_4__ と決めることができます。彼女は 1 時間ごとにバナナの山を選択し、その山から __PYCODE_5__ 本のバナナを食べます。山にあるバナナが __PYCODE_6__ 個未満の場合、彼女は代わりにすべてのバナナを食べ、この時間内はそれ以上バナナを食べません。 ココはゆっくり食べるのが好きですが、それでも警備員が戻ってくる前にバナナをすべて食べ終えたいと思っています。 彼女が __PYCODE_8__ 時間以内にバナナをすべて食べることができる最小の整数 __PYCODE_7__ を返します。 関数 __PYCODE_9__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 二分探索 ---パイセップ--- 「ココがバナナを食べる」問題は、二分探索セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Koko Eating Bananas のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 「ココを食べるバナナ」の問題文をよく読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 二分探索アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の二分探索問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの二分探索固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 回転ソートされた配列の最小値を見つける ---パイセップ--- 「回転ソート配列の最小値を求める」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 昇順にソートされた長さ __PYCODE_0__ の配列が 1 回から __PYCODE_1__ 回の間で回転されるとします。たとえば、配列 __PYCODE_2__ は 4 回回転すると __PYCODE_3__ になる可能性があります。 配列 __PYCODE_4__ を 1 回回転すると __PYCODE_5__ になることに注意してください。 一意の要素のソートされた回転配列 __PYCODE_6__ を指定すると、この配列の最小要素を返します。 O(log n) 時間で実行されるアルゴリズムを作成する必要があります。 関数 __PYCODE_7__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 二分探索 ---パイセップ--- 「回転ソート配列の最小値を見つける」問題は、二分探索セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
You are given an m x n integer matrix matrix with the following two properties:
- Each row is sorted in non-decreasing order.
- The first integer of each row is greater than the last integer of the previous row.
Given an integer target, return True if target is in matrix or False otherwise.
You must write a solution in O(log(m * n)) time complexity.
Write a function searchMatrix(matrix: List[List[int]], target: int) -> bool.
- •m == len(matrix)
- •n == len(matrix[i])
- •1 <= m, n <= 100
- •-10^4 <= matrix[i][j], target <= 10^4
例
matrix = [[1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 60]], target = 3
True
3 is found in the first row at index 1.
matrix = [[1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 60]], target = 13
False
13 is not present in the matrix.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def search_matrix_opt(matrix, target):
if not matrix or not matrix[0]: return False
ROWS, COLS = len(matrix), len(matrix[0])
top, bot = 0, ROWS - 1
while top <= bot:
row = (top + bot) // 2
if target > matrix[row][-1]:
top = row + 1
elif target < matrix[row][0]:
bot = row - 1
else:
break
if not (top <= bot): return False
row = (top + bot) // 2
l, r = 0, COLS - 1
while l <= r:
m = (l + r) // 2
if target > matrix[row][m]:
l = m + 1
elif target < matrix[row][m]:
r = m - 1
else:
return True
return Falseブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def search_matrix_brute(matrix, target):
for row in matrix:
if target in row: return True
return FalseAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Binary Search data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Binary Search problem properties apply.
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