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378. Kth Smallest Element in a Sorted Matrix
思路
这道题让我们求各行各列分别有序的矩阵中第K小的元素。难点在于矩阵只是局部(各行或各列)有序,整体可能是无序的。
由于是有序的,所以很容易想到可以用二分查找解此题。由于一般的二分都是对数组的下标二分,所以很容易陷入这个定势思维中去。
这里我们需要对元素二分而不是元素的下标二分:
我们很容易知道整个矩阵的最大值high和最小值low分别是右下角和左上角元素,所以最终的结果就是在区间[low, high]内。
设mid = (low+high)/2
,那么该如何更新low和high呢?我们可以计算有多少个(设为count)数小于等于mid,那么
- 若
count < k
,说明不到k个数小于等于mid,即最终结果肯定大于mid,所以更新low = mid + 1
; - 否则,说明至少k个数小于等于mid,即最终结果肯定不大于mid,所以更新
high = mid
(注意这里没有减一)。
所以问题的关键就在于如何计算有多少个数小于等于mid,分为两个思路。
思路一
我们一行一行(或者一列一列)地遍历矩阵,计算每一行有多少个数小于mid,最后累加起来就可以了。
对于每一行,因为是有序的,所以我们可以用二分查找的思路计算有多少个数小于mid,可直接使用STL中的upper_bound
函数:
upper_bound(first, last, val)
返回有序数组或容器的[first, last)
范围内第一个大于val的元素的位置(指针或者迭代器);
而
lower_bound(first, last, val)
返回有序数组或容器的[first, last)
范围内第一个大于或等于val的元素的位置;
总的时间复杂度即O(nlogn * logM),其中M等于最大值与最小值的差值。
思路二
思路一只利用了行有序(或只利用了列有序),所以还有优化的空间。
我们从左下角出发(或者从右上角出发,类似),
- 若当前值(设下标为i,j)小于等于mid,因为当前值正上方的值更小些,所以累加上这些值的个数
count += (i+1)
,然后往右移(j++)进入下一循环; - 否则,即当前值大于mid,那我们只需上移(i--)即可。
由于我们只会右移或者上移,所以移动步数为2n,即线性复杂度。所以总的时间复杂度为O(n * logM),其中M等于最大值与最小值的差值。
C++
思路一
class Solution {
private:
// 记录有多少数小于等于target
int Count_No_Greater(const vector<vector<int>>& matrix, int target){
int n = matrix.size(), count = 0;
for(int i = 0; i < n; i++)
count += upper_bound(matrix[i].begin(),
matrix[i].end(), target) - matrix[i].begin();
return count;
}
public:
int kthSmallest(vector<vector<int>>& matrix, int k) {
int n = matrix.size();
int low = matrix[0][0], high = matrix.back().back();
while(low < high){
int mid = (high - low) / 2 + low;
// count记录有多少数小于等于mid
int count = Count_No_Greater(matrix, mid);
if(count < k) low = mid + 1; // 不到k个数小于等于mid
else high = mid; // 至少k个数小于等于mid
}
return low;
}
};
思路二
仅Count_No_Greater
函数与思路一不同
// 记录有多少数小于等于target
int Count_No_Greater(const vector<vector<int>>& matrix, int target){
int n = matrix.size(), count = 0;
int i = n - 1, j = 0;
while(i >= 0 && j < n){
if(matrix[i][j] > target) i--;
else{
count += (i + 1);
j++;
}
}
return count;
}