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
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]
其他回答
这是一个如今被高估的面试问题。
我的建议是:不要让面试官用他们关于解决这个问题的疯狂建议把你弄糊涂了。使用白板绘制输入数组的索引，然后绘制输出数组的索引。旋转前后的列分度示例如下:
30 --> 00
20 --> 01
10 --> 02
00 --> 03
31 --> 10
21 --> 11
11 --> 12
01 --> 13
注意旋转后的数字模式。
下面提供了一个简洁的Java解决方案。经过测试，它是有效的:
Input:
M A C P
B N L D
Y E T S
I W R Z
Output:
I Y B M
W E N A
R T L C
Z S D P
/**
* (c) @author "G A N MOHIM"
* Oct 3, 2015
* RotateArrayNintyDegree.java
*/
package rotatearray;
public class RotateArrayNintyDegree {
public char[][] rotateArrayNinetyDegree(char[][] input) {
int k; // k is used to generate index for output array
char[][] output = new char[input.length] [input[0].length];
for (int i = 0; i < input.length; i++) {
k = 0;
for (int j = input.length-1; j >= 0; j--) {
output[i][k] = input[j][i]; // note how i is used as column index, and j as row
k++;
}
}
return output;
}
public void printArray(char[][] charArray) {
for (int i = 0; i < charArray.length; i++) {
for (int j = 0; j < charArray[0].length; j++) {
System.out.print(charArray[i][j] + " ");
}
System.out.println();
}
}
public static void main(String[] args) {
char[][] input =
{ {'M', 'A', 'C', 'P'},
{'B', 'N', 'L', 'D'},
{'Y', 'E', 'T', 'S'},
{'I', 'W', 'R', 'Z'}
};
char[][] output = new char[input.length] [input[0].length];
RotateArrayNintyDegree rotationObj = new RotateArrayNintyDegree();
rotationObj.printArray(input);
System.out.println("\n");
output = rotationObj.rotateArrayNinetyDegree(input);
rotationObj.printArray(output);
}
}
试试我图书馆的算盘——常见的:
@Test
public void test_42519() throws Exception {
final IntMatrix matrix = IntMatrix.range(0, 16).reshape(4);
N.println("======= original =======================");
matrix.println();
// print out:
// [0, 1, 2, 3]
// [4, 5, 6, 7]
// [8, 9, 10, 11]
// [12, 13, 14, 15]
N.println("======= rotate 90 ======================");
matrix.rotate90().println();
// print out:
// [12, 8, 4, 0]
// [13, 9, 5, 1]
// [14, 10, 6, 2]
// [15, 11, 7, 3]
N.println("======= rotate 180 =====================");
matrix.rotate180().println();
// print out:
// [15, 14, 13, 12]
// [11, 10, 9, 8]
// [7, 6, 5, 4]
// [3, 2, 1, 0]
N.println("======= rotate 270 ======================");
matrix.rotate270().println();
// print out:
// [3, 7, 11, 15]
// [2, 6, 10, 14]
// [1, 5, 9, 13]
// [0, 4, 8, 12]
N.println("======= transpose =======================");
matrix.transpose().println();
// print out:
// [0, 4, 8, 12]
// [1, 5, 9, 13]
// [2, 6, 10, 14]
// [3, 7, 11, 15]
final IntMatrix bigMatrix = IntMatrix.range(0, 10000_0000).reshape(10000);
// It take about 2 seconds to rotate 10000 X 10000 matrix.
Profiler.run(1, 2, 3, "sequential", () -> bigMatrix.rotate90()).printResult();
// Want faster? Go parallel. 1 second to rotate 10000 X 10000 matrix.
final int[][] a = bigMatrix.array();
final int[][] c = new int[a[0].length][a.length];
final int n = a.length;
final int threadNum = 4;
Profiler.run(1, 2, 3, "parallel", () -> {
IntStream.range(0, n).parallel(threadNum).forEach(i -> {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i][j] = a[n - j - 1][i];
}
});
}).printResult();
}
当前所有的解决方案都有O(n^2)开销作为临时空间(这不包括那些肮脏的OOP骗子!)这里有一个内存占用为O(1)的解决方案，将矩阵原地右转90度。该死的延展性，这玩意儿跑得很快!
#include <algorithm>
#include <cstddef>
// Rotates an NxN matrix of type T 90 degrees to the right.
template <typename T, size_t N>
void rotate_matrix(T (&matrix)[N][N])
{
for(size_t i = 0; i < N; ++i)
for(size_t j = 0; j <= (N-i); ++j)
std::swap(matrix[i][j], matrix[j][i]);
}
免责声明:我实际上并没有测试这个。让我们玩打虫游戏吧!
这是将数组旋转90度的简单C代码。希望这能有所帮助。
#include <stdio.h>
void main(){
int arr[3][4] = {85, 2, 85, 4,
85, 6, 7, 85,
9, 85, 11, 12};
int arr1[4][3];
int i = 0, j = 0;
for(i=0;i<4;i++){
int k = 2;//k = (number of columns in the new array arr1 - 1)
for(j=0;j<3;j++){
arr1[i][j]=arr[k][i];
k--;
}
}
int l, m;
for(l=0;l<4;l++){
for(m=0;m<3;m++){
printf("%d ", arr1[l][m]);
}
printf("\n");
}
}//end main
#转置是Ruby的Array类的标准方法，因此:
% irb
irb(main):001:0> m = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 0, 1, 2], [3, 4, 5, 6]]
=> [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 0, 1, 2], [3, 4, 5, 6]]
irb(main):002:0> m.reverse.transpose
=> [[3, 9, 5, 1], [4, 0, 6, 2], [5, 1, 7, 3], [6, 2, 8, 4]]
实现是一个用c写的n^2转置函数，你可以在这里看到: http://www.ruby-doc.org/core-1.9.3/Array.html#method-i-transpose 通过选择“点击切换源”旁边的“转置”。
我记得比O(n^2)的解更好，但只适用于特殊构造的矩阵(如稀疏矩阵)
