Definir zeros da matriz
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Definir zeros de matriz'.
1. Aprenda
O problema 'Definir zeros da matriz' é um desafio importante na seção Matemática e Geometria.
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 Set Matrix Zeroes.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia a definição do problema para Set Matrix Zeroes com atenção.
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
Dada uma matriz matriz inteira m x n, se um elemento for 0, defina toda a sua linha e coluna como 0.
Você deve fazer isso no lugar.
Implemente uma função setZeroes(matrix: list) -> list que modifica a matriz no local e a retorna.
- •m == matrix.length
- •n == matrix[0].length
- •1 <= m, n <= 200
- •-2^31 <= matrix[i][j] <= 2^31 - 1
Exemplos
[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]
The element at position (1,1) is 0. So the entire row 1 and column 1 are set to 0.
[[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]
[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,3,1,0]]
Elements at (0,0) and (0,3) are 0. Row 0 becomes all zeros. Columns 0 and 3 become all zeros.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
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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 set_zeroes_opt(matrix: list[list[int]]) -> None:
rows, cols = len(matrix), len(matrix[0])
row_zero = False
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if matrix[r][c] == 0:
matrix[0][c] = 0
if r > 0:
matrix[r][0] = 0
else:
row_zero = True
for r in range(1, rows):
for c in range(1, cols):
if matrix[0][c] == 0 or matrix[r][0] == 0:
matrix[r][c] = 0
if matrix[0][0] == 0:
for r in range(rows):
matrix[r][0] = 0
if row_zero:
for c in range(cols):
matrix[0][c] = 0Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def set_zeroes_brute(matrix: list[list[int]]) -> None:
rows, cols = len(matrix), len(matrix[0])
row_zero = set()
col_zero = set()
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if matrix[r][c] == 0:
row_zero.add(r)
col_zero.add(c)
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if r in row_zero or c in col_zero:
matrix[r][c] = 0Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Math & Geometry data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades padrão de problemas de matemática e geometria.
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