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
#!/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]]
其他回答
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!
在原地顺时针90度旋转使用矢量矢量..
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
//Rotate a Matrix by 90 degrees
void rotateMatrix(vector<vector<int> > &matrix){
int n=matrix.size();
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
swap(matrix[i][j],matrix[j][i]);
}
}
for(int i=0;i<n;i++){
reverse(matrix[i].begin(),matrix[i].end());
}
}
int main(){
int n;
cout<<"enter the size of the matrix:"<<endl;
while (cin >> n) {
vector< vector<int> > m;
cout<<"enter the elements"<<endl;
for (int i = 0; i < n; i++) {
m.push_back(vector<int>(n));
for (int j = 0; j < n; j++)
scanf("%d", &m[i][j]);
}
cout<<"the rotated matrix is:"<<endl;
rotateMatrix(m);
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++)
cout << m[i][j] << ' ';
cout << endl;
}
}
return 0;
}
Nick的答案也适用于NxM阵列,只需要做一点修改(与NxN相反)。
string[,] orig = new string[n, m];
string[,] rot = new string[m, n];
...
for ( int i=0; i < n; i++ )
for ( int j=0; j < m; j++ )
rot[j, n - i - 1] = orig[i, j];
考虑这个问题的一种方法是将轴(0,0)的中心从左上角移动到右上角。你只是简单地从一个转置到另一个。
O(1)内存算法:
旋转最外层的数据,然后你可以得到以下结果: [3] [9] [5] [1] [4] [6] [7] [2] [5] [0] [1] [3] [6] [2] [8] [4]
做这个旋转,我们知道
dest[j][n-1-i] = src[i][j]
观察下图: A (0,0) -> A (0,3) A (0,3) -> A (3,3) A (3,3) -> A (3,0) A (3,0) -> A (0,0)
因此它是一个圆,你可以在一个循环中旋转N个元素。做这个N-1循环,然后你可以旋转最外层的元素。
对于2X2,内部也是一样的问题。
因此,我们可以得出如下结论:
function rotate(array, N)
{
Rotate outer-most data
rotate a new array with N-2 or you can do the similar action following step1
}
下面是我的Ruby版本(注意,值显示的不一样,但它仍然按照描述旋转)。
def rotate(matrix)
result = []
4.times { |x|
result[x] = []
4.times { |y|
result[x][y] = matrix[y][3 - x]
}
}
result
end
matrix = []
matrix[0] = [1,2,3,4]
matrix[1] = [5,6,7,8]
matrix[2] = [9,0,1,2]
matrix[3] = [3,4,5,6]
def print_matrix(matrix)
4.times { |y|
4.times { |x|
print "#{matrix[x][y]} "
}
puts ""
}
end
print_matrix(matrix)
puts ""
print_matrix(rotate(matrix))
输出:
1 5 9 3
2 6 0 4
3 7 1 5
4 8 2 6
4 3 2 1
8 7 6 5
2 1 0 9
6 5 4 3