受Raymond Chen帖子的启发,假设你有一个4x4二维数组,写一个函数使它旋转90度。Raymond链接到伪代码中的解决方案,但我想看到一些真实的东西。
[1][2][3][4]
[5][6][7][8]
[9][0][1][2]
[3][4][5][6]
就变成:
[3][9][5][1]
[4][0][6][2]
[5][1][7][3]
[6][2][8][4]
更新:Nick的答案是最直接的,但是有没有比n²更好的方法呢?如果矩阵是10000x10000呢?
受Raymond Chen帖子的启发,假设你有一个4x4二维数组,写一个函数使它旋转90度。Raymond链接到伪代码中的解决方案,但我想看到一些真实的东西。
[1][2][3][4]
[5][6][7][8]
[9][0][1][2]
[3][4][5][6]
就变成:
[3][9][5][1]
[4][0][6][2]
[5][1][7][3]
[6][2][8][4]
更新:Nick的答案是最直接的,但是有没有比n²更好的方法呢?如果矩阵是10000x10000呢?
当前回答
PHP:
array_unshift($array, null);
$array = call_user_func_array("array_map", $array);
如果你需要旋转矩形二维阵列90度,在上面的代码之前或之后添加以下一行(取决于你需要的旋转方向):
$array = array_reverse($array);
其他回答
#!/usr/bin/env python
original = [ [1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9] ]
# Rotate matrix 90 degrees...
for i in map(None,*original[::-1]):
print str(i) + '\n'
这导致双方旋转90度(即。123(上面)现在是741(左边)。
这个Python解决方案是可行的,因为它使用了带负步的切片来反转行顺序(将7移到最上面)
original = [ [7,8,9],
[4,5,6],
[1,2,3] ]
然后,它使用map(以及隐含的标识函数,这是map以None作为第一个参数的结果)和*按顺序解包所有元素,重新组合列(即。第一个元素一起放在一个元组中,第二个元素一起放在一个元组中,以此类推)。你有效地得到得到返回如下重组:
original = [[7,8,9],
[4,5,6],
[1,2,3]]
哦,伙计。我一直认为这是一个“我很无聊,我能思考什么”的谜题。我想出了我的原地换位码,但到了这里发现你的和我的几乎一模一样……啊,好。这里是Ruby版本。
require 'pp'
n = 10
a = []
n.times { a << (1..n).to_a }
pp a
0.upto(n/2-1) do |i|
i.upto(n-i-2) do |j|
tmp = a[i][j]
a[i][j] = a[n-j-1][i]
a[n-j-1][i] = a[n-i-1][n-j-1]
a[n-i-1][n-j-1] = a[j][n-i-1]
a[j][n-i-1] = tmp
end
end
pp a
这是c#的
int[,] array = new int[4,4] {
{ 1,2,3,4 },
{ 5,6,7,8 },
{ 9,0,1,2 },
{ 3,4,5,6 }
};
int[,] rotated = RotateMatrix(array, 4);
static int[,] RotateMatrix(int[,] matrix, int n) {
int[,] ret = new int[n, n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
ret[i, j] = matrix[n - j - 1, i];
}
}
return ret;
}
这里有大量的好代码,但我只是想以几何形式展示,这样你就能更好地理解代码逻辑。以下是我的处理方法。
首先,不要把这和换位相混淆,换位是很容易的。
基本的想法是把它当作层,我们一次旋转一个层。
假设我们有一辆4x4
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16
当我们顺时针旋转90度,我们得到
13 9 5 1
14 10 6 2
15 11 7 3
16 12 8 4
我们来分解它,首先旋转这四个角
1 4
13 16
然后我们旋转下面这个有点歪斜的菱形
2
8
9
15
然后是第二个斜菱形
3
5
12
14
这就搞定了外缘基本上我们一次做一个壳层直到
最后是中间的方块(如果是奇数则是最后一个不动的元素)
6 7
10 11
现在我们来算出每一层的指标,假设我们总是在最外层工作,我们正在做
[0,0] -> [0,n-1], [0,n-1] -> [n-1,n-1], [n-1,n-1] -> [n-1,0], and [n-1,0] -> [0,0]
[0,1] -> [1,n-1], [1,n-2] -> [n-1,n-2], [n-1,n-2] -> [n-2,0], and [n-2,0] -> [0,1]
[0,2] -> [2,n-2], [2,n-2] -> [n-1,n-3], [n-1,n-3] -> [n-3,0], and [n-3,0] -> [0,2]
等等等等 直到我们走到边缘的一半
所以总的来说模式是
[0,i] -> [i,n-i], [i,n-i] -> [n-1,n-(i+1)], [n-1,n-(i+1)] -> [n-(i+1),0], and [n-(i+1),0] to [0,i]
short normal[4][4] = {{8,4,7,5},{3,4,5,7},{9,5,5,6},{3,3,3,3}};
short rotated[4][4];
for (int r = 0; r < 4; ++r)
{
for (int c = 0; c < 4; ++c)
{
rotated[r][c] = normal[c][3-r];
}
}
简单的c++方法,尽管在大数组中会有很大的内存开销。