Lintcode401 Kth Smallest Number in Sorted Matrix solution 题解
Lintcode401 Kth Smallest Number in Sorted Matrix solution 题解
【题目描述】
Find the kth smallest number in at row and column sorted matrix.
在一个排序矩阵中找从小到大的第 k 个整数。
排序矩阵的定义为:每一行递增,每一列也递增。
【题目链接】
www.lintcode.com/en/problem/kth-smallest-number-in-sorted-matrix/
【题目解析】
寻找第k小的数,可以联想到转化为数组后排序,不过这样的时间复杂度较高:O(n^2 log n^2) + O(k).
进一步,换种思路,考虑到堆(Heap)的特性,可以建立一个Min Heap,然后poll k次,得到第k个最小数字。不过这样的复杂度仍然较高。
考虑到问题中矩阵本身的特点:排过序,那么可以进一步优化算法。
[1 ,5 ,7],
[3 ,7 ,8],
[4 ,8 ,9],
因为行row和列column都已排序,那么matrix中最小的数字无疑是左上角的那一个,坐标表示也就是(0, 0)。寻找第2小的数字,也就需要在(0, 1), (1, 0)中得出;以此类推第3小的数字,也就要在(0, 1), (1, 0), (2, 0), (1, 1), (0, 2)中寻找。
在一个数字集合中寻找最大(Max)或者最小值(Min),很快可以联想到用Heap,在Java中的实现是Priority Queue,它的pop,push操作均为O(logn),而top操作,得到堆顶仅需O(1)。
从左上(0, 0)位置开始往右/下方遍历,使用一个Hashmap记录visit过的坐标,把候选的数字以及其坐标放入一个大小为k的heap中(只把未曾visit过的坐标放入heap),并且每次放入前弹出掉(poll)堆顶元素,这样最多会添加(push)2k个元素。时间复杂度是O(klog2k),也就是说在矩阵自身特征的条件上优化,可以达到常数时间的复杂度,空间复杂度也为O(k),即存储k个候选数字的Priority Queue (Heap)。
【参考答案】
www.jiuzhang.com/solutions/kth-smallest-number-in-sorted-matrix/
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posted on 2018-05-11 17:30 rockerrrrrr 阅读(…) 评论(…) 编辑 收藏