LeetCode 48 旋转图像

题目描述

旋转图像

给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。

你必须在原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]

示例 2:

在这里插入图片描述

输入:matrix = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]
输出:[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]

提示:

  • n == matrix.length == matrix[i].length
  • 1 <= n <= 20
  • -1000 <= matrix[i][j] <= 1000

解法

  1. 解法1:临时数组

旋转特点:

  • 第一行而言,在旋转后,它出现在倒数第一列的位置;矩阵中的第二行而言,在旋转后,它出现在倒数第二列的位置
  • 以此类推得到规律:对于矩阵中第 i 行的第 j 个元素,在旋转后,它出现在倒数第 i 列的第 j 个位置。
  • 即:对于矩阵中的元素 matrix[row][col],在旋转后,它的新位置为 matrix_new[col][n−row−1]

代码思路:

  • 我们使用一个与 matrix 大小相同的辅助数组 matrix_new ,临时存储旋转后的结果。
  • 然后遍历 matrix中的每一个元素,根据上述规则将该元素存放到 matrix_new中对应的位置。
  • 在遍历完成之后,再将 matrix_new中的结果复制到原数组中即可。

java代码:

class Solution {
   
    public void rotate(int[][] matrix) {
   
        int n = matrix.length;
        int[][] matrixNew = new int[n][n];
        for (int i = 0; i <n; i++) {
   
            for (int j = 0; j < n; j++) {
   
                matrixNew[j][n-i-1] = matrix[i][j];
            }
        }
        for (int i = 0; i <n; i++) {
   
            for (int j = 0; j < n; j++) {
   
                matrix[i][j] = matrixNew[i][j];
            }
        }
    }
}

复杂度

  • 时间复杂度:O(N^2), 其中 N 是 matrix的边长
  • 空间复杂度:O(N^2)
  1. 解法2:用翻转代替旋转

思路:先水平轴翻转,再主对角线翻转,证明过程参考:旋转图像官方讲解

java代码:

class Solution {
   
    public void rotate(int[][] matrix) {
   
        int n = matrix.length;
        // 水平翻转
        for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
   
            for (int j = 0; j < n; j++) {
   
                int temp = matrix[i][j];
                matrix[i][j] = matrix[n - i - 1][j];
                matrix[n - i - 1][j] = temp;
            }
        }
        // 主对角线翻转
        for (int i = 0; i < n; i++) {
   
            for (int j = 0; j < i; j++) {
   
                int temp = matrix[i][j];
                matrix[i][j] = matrix[j][i];
                matrix[j][i] = temp;
            }
        }
    }
}

复杂度

  • 时间复杂度:O(N^2), 其中 N 是 matrix的边长
  • 空间复杂度:O(1)

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