旋轉影像
“旋轉圖像”問題的詳細指南和 Python 實現。
1. 學習
「旋轉影像」問題是數學與幾何部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化旋轉影像的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀旋轉圖像的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定一個代表影像的 n x n 2D 矩陣，將影像旋轉 90 度（順時針）。
您必須就地旋轉影像，這意味著您必須直接修改輸入的二維矩陣。不要分配另一個二維矩陣並進行旋轉。
實作一個函數 rotate(matrix: list) -> list ，它可以就地旋轉矩陣並傳回它。
- •n == matrix.length == matrix[i].length
- •1 <= n <= 20
- •-1000 <= matrix[i][j] <= 1000
範例
[[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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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()暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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