Pesquise uma matriz 2D
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Pesquisar uma matriz 2D'.
1. Aprenda
O problema 'Pesquisar uma Matriz 2D' é um desafio chave na seção Pesquisa Binária.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Pesquisar uma Matriz 2D.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Pesquisar uma matriz 2D.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Você recebe uma matriz inteira m x n matrix com as duas propriedades a seguir:
- Cada linha é classificada em ordem não decrescente.
- O primeiro inteiro de cada linha é maior que o último inteiro da linha anterior.
Dado um número inteiro target, retorne True se target estiver em matrix ou False caso contrário.
Você deve escrever uma solução com complexidade de tempo O(log(m * n)).
Escreva uma função 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
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 FalseCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades de problema de pesquisa binária padrão.
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