LC 766. 托普利茨矩阵
题目描述
这是 LeetCode 上的 766. 托普利茨矩阵 ,难度为 简单。
给你一个 m x n
的矩阵 matrix
。
如果这个矩阵是托普利茨矩阵,返回 true
;否则,返回 false
。
如果矩阵上每一条由左上到右下的对角线上的元素都相同,那么这个矩阵是托普利茨矩阵。
示例 1:
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示例 2:
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提示:
- $m = matrix.length$
- $n == matrix[i].length$
- $1 <= m, n <= 20$
- $0 <= matrix[i][j] <= 99$
进阶:
- 如果矩阵存储在磁盘上,并且内存有限,以至于一次最多只能将矩阵的一行加载到内存中,该怎么办?
- 如果矩阵太大,以至于一次只能将不完整的一行加载到内存中,该怎么办?
按「格子」遍历
对于一个合格的「托普利茨矩阵」而言,每个格子总是与其左上角格子相等(如果有的话)。
我们以「格子」为单位进行遍历,每次与左上角的格子进行检查即可。
这样我们每对一个格子进行判断,都要读 matrix
上的两个格子的值(即非边缘格子其实会被读取两次)。
Java 代码:1
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11class Solution {
public boolean isToeplitzMatrix(int[][] matrix) {
int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
if (matrix[i][j] != matrix[i - 1][j - 1]) return false;
}
}
return true;
}
}
C++ 代码:1
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12class Solution {
public:
bool isToeplitzMatrix(vector<vector<int>>& matrix) {
int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
if (matrix[i][j] != matrix[i - 1][j - 1]) return false;
}
}
return true;
}
};
Python 代码:1
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8class Solution:
def isToeplitzMatrix(self, matrix: List[List[int]]) -> bool:
m, n = len(matrix), len(matrix[0])
for i in range(1, m):
for j in range(1, n):
if matrix[i][j] != matrix[i - 1][j - 1]:
return False
return True
TypeScript 代码:1
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9function isToeplitzMatrix(matrix: number[][]): boolean {
const m: number = matrix.length, n: number = matrix[0].length;
for (let i: number = 1; i < m; i++) {
for (let j: number = 1; j < n; j++) {
if (matrix[i][j] !== matrix[i - 1][j - 1]) return false;
}
}
return true;
};
- 时间复杂度:$O(n \times m)$
- 空间复杂度:$O(1)$
按「线」遍历
如果稍微增加一点点难度:限制每个格子只能被读取一次呢?
这时候我们也可以按照「线」为单位进行检查。
当一条完整的斜线值都相等,我们再对下一条斜线做检查。
这样对于每个格子,我们都是严格只读取一次(如果整个矩阵是存在磁盘中,且不考虑操作系统的按页读取等机制,那么 IO 成本将下降为原来的一半)。
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17class Solution {
public boolean isToeplitzMatrix(int[][] matrix) {
int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
int row = m, col = n;
while (col-- > 0) {
for (int i = 0, j = col, val = matrix[i++][j++]; i < m && j < n; i++, j++) {
if (matrix[i][j] != val) return false;
}
}
while (row-- > 0) {
for (int i = row, j = 0, val = matrix[i++][j++]; i < m && j < n; i++, j++) {
if (matrix[i][j] != val) return false;
}
}
return true;
}
}
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18class Solution {
public:
bool isToeplitzMatrix(vector<vector<int>>& matrix) {
int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
int row = m, col = n;
while (col-- > 0) {
for (int i = 0, j = col, val = matrix[i++][j++]; i < m && j < n; i++, j++) {
if (matrix[i][j] != val) return false;
}
}
while (row-- > 0) {
for (int i = row, j = 0, val = matrix[i++][j++]; i < m && j < n; i++, j++) {
if (matrix[i][j] != val) return false;
}
}
return true;
}
};
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19class Solution:
def isToeplitzMatrix(self, matrix: List[List[int]]) -> bool:
m, n = len(matrix), len(matrix[0])
row, col = m, n
while col > 0:
col -= 1
i, j, val = 1, col + 1, matrix[0][col]
while i < m and j < n:
if matrix[i][j] != val:
return False
i, j = i + 1, j + 1
while row > 0:
row -= 1
i, j, val = row + 1, 1, matrix[row][0]
while i < m and j < n:
if matrix[i][j] != val:
return False
i, j = i + 1, j + 1
return True
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15function isToeplitzMatrix(matrix: number[][]): boolean {
const m = matrix.length, n = matrix[0].length;
let row = m, col = n;
while (col-- > 0) {
for (let i: number = 0, j: number = col, val: number = matrix[i++][j++]; i < m && j < n; i++, j++) {
if (matrix[i][j] !== val) return false;
}
}
while (row-- > 0) {
for (let i: number = row, j: number = 0, val: number = matrix[i++][j++]; i < m && j < n; i++, j++) {
if (matrix[i][j] !== val) return false;
}
}
return true;
};
- 时间复杂度:$O(n \times m)$
- 空间复杂度:$O(1)$
进阶
- 如果矩阵存储在磁盘上,并且内存有限,以至于一次最多只能将矩阵的一行加载到内存中,该怎么办?
使用「背包问题」的一维优化思路:假设我们有装载一行数据大小的内存,每次读取新的行时都进行「从右往左」的覆盖,每次覆盖都与前一个位置的进行比较(其实就是和上一行的左上角位置进行比较)。
如图:
如果你对更多「背包问题」相关内容感兴趣,可以看我这个系列:背包问题&version=13080810&lang=en&nettype=WIFI&ascene=0&fontScale=100)
- 如果矩阵太大,以至于一次只能将不完整的一行加载到内存中,该怎么办?
将问题看做子问题进行解决:调整读取矩阵的方式(按照垂直方向进行读取);或使用额外数据记录当前当前片段的行/列数。
更为合理的解决方案是:存储的时候按照「数组」的形式进行存储(行式存储),然后读取的时候计算偏移量直接读取其「左上角」或者「右下角」的值。
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.761
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。
在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。
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