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
为新手程序员,在纯c++。(宝蓝的东西)
#include<iostream.h>
#include<conio.h>
int main()
{
clrscr();
int arr[10][10]; // 2d array that holds input elements
int result[10][10]; //holds result
int m,n; //rows and columns of arr[][]
int x,y; //rows and columns of result[][]
int i,j; //loop variables
int t; //temporary , holds data while conversion
cout<<"Enter no. of rows and columns of array: ";
cin>>m>>n;
cout<<"\nEnter elements of array: \n\n";
for(i = 0; i < m; i++)
{
for(j = 0; j<n ; j++)
{
cin>>arr[i][j]; // input array elements from user
}
}
//rotating matrix by +90 degrees
x = n ; //for non-square matrix
y = m ;
for(i = 0; i < x; i++)
{ t = m-1; // to create required array bounds
for(j = 0; j < y; j++)
{
result[i][j] = arr[t][i];
t--;
}
}
//print result
cout<<"\nRotated matrix is: \n\n";
for(i = 0; i < x; i++)
{
for(j = 0; j < y; j++)
{
cout<<result[i][j]<<" ";
}
cout<<"\n";
}
getch();
return 0;
}
其他回答
在Eigen (c++)中:
Eigen::Matrix2d mat;
mat << 1, 2,
3, 4;
std::cout << mat << "\n\n";
Eigen::Matrix2d r_plus_90 = mat.transpose().rowwise().reverse();
std::cout << r_plus_90 << "\n\n";
Eigen::Matrix2d r_minus_90 = mat.transpose().colwise().reverse();
std::cout << r_minus_90 << "\n\n";
Eigen::Matrix2d r_180 = mat.colwise().reverse().rowwise().reverse(); // +180 same as -180
std::cout << r_180 << "\n\n";
输出:
1 2
3 4
3 1
4 2
2 4
1 3
4 3
2 1
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]
时间- O(N),空间- O(1)
public void rotate(int[][] matrix) {
int n = matrix.length;
for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
int last = n - 1 - i;
for (int j = i; j < last; j++) {
int top = matrix[i][j];
matrix[i][j] = matrix[last - j][i];
matrix[last - j][i] = matrix[last][last - j];
matrix[last][last - j] = matrix[j][last];
matrix[j][last] = top;
}
}
}
这个解决方案不关心正方形或矩形的尺寸,你可以旋转4x5或5x4甚至4x4,它也不关心大小。 注意,这种实现在每次调用rotate90方法时都会创建一个新数组,它根本不会改变原始数组。
public static void main(String[] args) {
int[][] a = new int[][] {
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 0, 1, 2 },
{ 3, 4, 5, 6 },
{ 7, 8, 9, 0 }
};
int[][] rotate180 = rotate90(rotate90(a));
print(rotate180);
}
static int[][] rotate90(int[][] a) {
int[][] ret = new int[a[0].length][a.length];
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
for (int j = 0; j < a[i].length; j++) {
ret[j][a.length - i - 1] = a[i][j];
}
}
return ret;
}
static void print(int[][] array) {
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
System.out.print("[");
for (int j = 0; j < array[i].length; j++) {
System.out.print(array[i][j]);
System.out.print(" ");
}
System.out.println("]");
}
}
public static void rotateMatrix(int[,] matrix)
{
//C#, to rotate an N*N matrix in place
int n = matrix.GetLength(0);
int layers = n / 2;
int temp, temp2;
for (int i = 0; i < layers; i++) // for a 5 * 5 matrix, layers will be 2, since at layer three there would be only one element, (2,2), and we do not need to rotate it with itself
{
int offset = 0;
while (offset < n - 2 * i - 1)
{
// top right <- top left
temp = matrix[i + offset, n - i - 1]; //top right value when offset is zero
matrix[i + offset, n - i - 1] = matrix[i, i + offset];
//bottom right <- top right
temp2 = matrix[n - i - 1, n - i - 1 - offset]; //bottom right value when offset is zero
matrix[n - i - 1, n - i - 1 - offset] = temp;
//bottom left <- bottom right
temp = matrix[n - i - 1 - offset, i];
matrix[n - i - 1 - offset, i] = temp2;
//top left <- bottom left
matrix[i, i + offset] = temp;
offset++;
}
}
}