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

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!

其他回答

JavaScript解决方案旋转矩阵90度的地方:

function rotateBy90(m) {
  var length = m.length;
  //for each layer of the matrix
  for (var first = 0; first < length >> 1; first++) {
    var last = length - 1 - first;
    for (var i = first; i < last; i++) {
      var top = m[first][i]; //store top
      m[first][i] = m[last - i][first]; //top = left
      m[last - i][first] = m[last][last - i]; //left = bottom
      m[last][last - i] = m[i][last]; //bottom = right
      m[i][last] = top; //right = top
    }
  }
  return m;
}

原地旋转不可能比O(n²)更快,原因是如果我们想旋转矩阵,我们必须至少一次触及所有n²元素,无论你实现什么算法。

这是Java中的一个更好的版本:我已经为一个具有不同宽度和高度的矩阵制作了它

H是旋转后矩阵的高度 W是旋转后矩阵的宽度

 

public int[][] rotateMatrixRight(int[][] matrix)
{
    /* W and H are already swapped */
    int w = matrix.length;
    int h = matrix[0].length;
    int[][] ret = new int[h][w];
    for (int i = 0; i < h; ++i) {
        for (int j = 0; j < w; ++j) {
            ret[i][j] = matrix[w - j - 1][i];
        }
    }
    return ret;
}


public int[][] rotateMatrixLeft(int[][] matrix)
{
    /* W and H are already swapped */
    int w = matrix.length;
    int h = matrix[0].length;   
    int[][] ret = new int[h][w];
    for (int i = 0; i < h; ++i) {
        for (int j = 0; j < w; ++j) {
            ret[i][j] = matrix[j][h - i - 1];
        }
    }
    return ret;
}

此代码基于Nick Berardi的帖子。

ruby方式:.transpose。地图&:反向

在python中:

import numpy as np

a = np.array(
    [
        [1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8],
        [9, 0, 1, 2],
        [3, 4, 5, 6]
    ]
)

print(a)
print(b[::-1, :].T)