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LeetCode 热题 100 48. 旋转图像

2025/5/5 23:09:50 来源:https://blog.csdn.net/m0_63951116/article/details/147702292  浏览:    关键词:LeetCode 热题 100 48. 旋转图像

LeetCode 热题 100 | 48. 旋转图像

大家好,今天我们来解决一道经典的算法题——旋转图像。这道题在LeetCode上被标记为中等难度,要求我们将一个 n × n 的二维矩阵(图像)顺时针旋转90度,并且必须原地修改矩阵,不能使用额外的矩阵空间。下面我将详细讲解解题思路,并附上Python代码实现。


问题描述

给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix,表示一个图像。请将该图像顺时针旋转90度。要求原地旋转,不能使用另一个矩阵来旋转图像。

示例1:

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:

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]]

解题思路

核心思想
  1. 转置 + 反转

    • 首先对矩阵进行转置(即行变列,列变行)。
    • 然后对每一行进行反转,即可得到顺时针旋转90度的结果。
  2. 原地操作

    • 直接在原矩阵上进行转置和反转操作,不需要额外的空间。

Python代码实现

def rotate(matrix):n = len(matrix)# 转置矩阵for i in range(n):for j in range(i, n):matrix[i][j], matrix[j][i] = matrix[j][i], matrix[i][j]# 反转每一行for i in range(n):matrix[i].reverse()# 测试示例
matrix1 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
matrix2 = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]rotate(matrix1)
rotate(matrix2)print(matrix1)  # 输出: [[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]
print(matrix2)  # 输出: [[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]

代码解析

  1. 转置矩阵

    • 使用双重循环遍历矩阵的上三角部分(i0n-1jin-1)。
    • 交换 matrix[i][j]matrix[j][i],实现转置。
  2. 反转每一行

    • 使用 reverse() 方法对每一行进行反转。
  3. 原地操作

    • 直接在原矩阵上进行转置和反转,不需要额外的空间。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n²),其中 n 是矩阵的行数(或列数)。我们需要遍历矩阵的每一个元素进行转置和反转。
  • 空间复杂度:O(1),只使用了常数个额外空间。

示例运行

示例1
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
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]]

进阶:其他解法

方法一:四角旋转
def rotate_four_corners(matrix):n = len(matrix)for i in range(n // 2):for j in range(i, n - 1 - i):# 保存左上角的值temp = matrix[i][j]# 左下角 → 左上角matrix[i][j] = matrix[n - 1 - j][i]# 右下角 → 左下角matrix[n - 1 - j][i] = matrix[n - 1 - i][n - 1 - j]# 右上角 → 右下角matrix[n - 1 - i][n - 1 - j] = matrix[j][n - 1 - i]# 左上角 → 右上角matrix[j][n - 1 - i] = temp# 测试示例
matrix1 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
matrix2 = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]rotate_four_corners(matrix1)
rotate_four_corners(matrix2)print(matrix1)  # 输出: [[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]
print(matrix2)  # 输出: [[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]
  • 时间复杂度:O(n²)
  • 空间复杂度:O(1)

总结

通过使用转置 + 反转的方法,我们可以高效地将矩阵顺时针旋转90度,并且原地修改矩阵。这种方法直观且易于实现,适合大多数场景。希望这篇题解对大家有所帮助,如果有任何问题,欢迎在评论区留言讨论!

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