一【題目類別】

• 矩陣

二【題目難度】

• 簡(jiǎn)單

三【題目編號(hào)】

• 566.重塑矩陣

四【題目描述】

• 在 MATLAB 中，有一個(gè)非常有用的函數(shù) reshape ，它可以將一個(gè) m x n 矩陣重塑為另一個(gè)大小不同（r x c）的新矩陣，但保留其原始數(shù)據(jù)。
• 給你一個(gè)由二維數(shù)組 mat 表示的 m x n 矩陣，以及兩個(gè)正整數(shù) r 和 c ，分別表示想要的重構(gòu)的矩陣的行數(shù)和列數(shù)。
• 重構(gòu)后的矩陣需要將原始矩陣的所有元素以相同的 行遍歷順序 填充。
• 如果具有給定參數(shù)的 reshape 操作是可行且合理的，則輸出新的重塑矩陣；否則，輸出原始矩陣。

五【題目示例】

• 示例 1：

  • 
  • 輸入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4
  • 輸出：[[1,2,3,4]]

• 示例 2：

  • 
  • 輸入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c = 4
  • 輸出：[[1,2],[3,4]]

六【題目提示】

• $m==mat.length$
• $n==mat[i].length$
• $1<=m,n<=100$
• $?1000<=mat[i][j]<=1000$
• $1<=r,c<=300$

七【解題思路】

• 例如除法和取模的知識(shí)
• 題目要求按行優(yōu)先重塑矩陣，所以我們遍歷原數(shù)組的元素個(gè)數(shù)（設(shè)置為i），i對(duì)原數(shù)組的列數(shù)做除法就定位到按行優(yōu)先存儲(chǔ)的對(duì)應(yīng)行數(shù)，i對(duì)原數(shù)組的列數(shù)取模就定位到按行優(yōu)先存儲(chǔ)時(shí)這一行對(duì)應(yīng)的列數(shù)，這樣就可以取出原數(shù)組按行優(yōu)先存儲(chǔ)時(shí)的每一個(gè)元素
• 然后將取出的元素存入創(chuàng)建的擁有新的行和列的新的二維數(shù)組中，在這個(gè)新的二維數(shù)組中，我們?nèi)砸詣偛旁O(shè)置為i去尋找存入位置，i對(duì)新的二維數(shù)組的列數(shù)做除法，就得到了按行優(yōu)先存儲(chǔ)存入的行數(shù)，同理，i對(duì)新的二維數(shù)組的列數(shù)取模就定位到按行優(yōu)先存儲(chǔ)時(shí)這一行的列數(shù)，這樣就可以將上一步取出來的元素存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)位置，實(shí)現(xiàn)了二維數(shù)組的重塑
• 需要注意的是，如果原二維數(shù)組的元素個(gè)數(shù)不等于新的二維數(shù)組的元素的個(gè)數(shù)，直接返回原數(shù)組即可，因?yàn)闊o法重塑數(shù)組
• 最后返回結(jié)果即可
• PS：對(duì)于不同語言實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)略有不同，具體可見下面的代碼

八【時(shí)間頻度】

• 時(shí)間復(fù)雜度：$O(m?n)$，分別為傳入數(shù)組的行數(shù)和列數(shù)
• 空間復(fù)雜度：$O(m?n)$，分別為傳入數(shù)組的行數(shù)和列數(shù)

九【代碼實(shí)現(xiàn)】

1. Java語言版

class Solution {
    public int[][] matrixReshape(int[][] mat, int r, int c) {
        int m = mat.length;
        int n = mat[0].length;
        if(m * n != r * c){
            return mat;
        } 
        int[][] res = new int[r][c];
        for(int i = 0;i < m * n;i++){
            res[i / c][i % c] = mat[i / n][i % n];
        }
        return res;
    }
}

2. C語言版

int** matrixReshape(int** mat, int matSize, int* matColSize, int r, int c, int* returnSize, int** returnColumnSizes)
{
    int m = matSize;
    int n = matColSize[0];
    if(m * n != r * c)
    {
        *returnSize = matSize;
        *returnColumnSizes = matColSize;
        return mat;
    }
    *returnSize = r;
    *returnColumnSizes = (int*)malloc(sizeof(int) * r);
    int** res = (int**)malloc(sizeof(int*) * r);
    for(int i = 0;i < r;i++)
    {
        (*returnColumnSizes)[i] = c;
        res[i] = (int*)malloc(sizeof(int) * c);
    }
    for(int i = 0;i < m * n;i++)
    {
        res[i / c][i % c] = mat[i / n][i % n];
    }
    return res;
}

3. Python語言版

class Solution:
    def matrixReshape(self, mat: List[List[int]], r: int, c: int) -> List[List[int]]:
        m = len(mat)
        n = len(mat[0])
        if m * n != r * c:
            return mat
        res = [[0] * c for _ in range(r)]
        for i in range(0,m * n):
            res[i // c][i % c] = mat[i // n][i % n]
        return res

4. C++語言版

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> matrixReshape(vector<vector<int>>& mat, int r, int c) {
        int m = mat.size();
        int n = mat[0].size();
        if(m * n != r * c){
            return mat;
        }
        vector<vector<int>> res(r,vector<int>(c));
        for(int i = 0;i < m * n;i++){
            res[i / c][i % c] = mat[i / n][i % n];
        }
        return res;
    }
};

十【提交結(jié)果】

1. Java語言版
   

2. C語言版
   

3. Python語言版
   

4. C++語言版
   文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-624460.html

到了這里，關(guān)于【LeetCode每日一題】——566.重塑矩陣的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！