bool searchMatrix(int matrix[][N], int m, int n, int target) { if (m || n) return false; int i;//输入行数 i for (i = 0; i < m; i++) { if (matrix[i][0] > target) // 判断二维数组每行第一个数与target的大小 break;//当matrix[i][0] > target时退出循环,得到 i } i--; if (i == -1) return false; else if (matrix[i][n - 1] < target) //判断第i行最后一个数与target的大小 return false;//该数小于target时,返回false int j = 0, k = n - 1, mid; //接下来用二分法判断 while (j <= k) { mid = (j + k) / 2;//mid为中间列 if (matrix[i][mid] == target) return true; else//matrix[i][mid]不等于target时 if (matrix[i][mid] j = mid + 1; else//中间值大于target时 k = mid - 1; } return false;//未找到中间值等于target,且k大于j后,返回false }
时间: 2024-04-09 10:29:49 浏览: 68
这是一个名为 `searchMatrix` 的函数,用于在一个二维矩阵 `matrix` 中搜索一个目标值 `target`。
函数的参数包括二维矩阵 `matrix`、矩阵的行数 `m`、矩阵的列数 `n`,以及目标值 `target`。
函数的实现如下:
1. 如果矩阵的行数 `m` 或者列数 `n` 为 0,直接返回 `false`。
2. 初始化变量 `i` 为输入行数 `i`。
3. 使用循环遍历矩阵的每一行,判断每行第一个数是否大于目标值 `target`。如果大于,则退出循环并得到 `i` 的值。
4. 将 `i` 减一。如果 `i` 的值为 -1,说明所有行的第一个数都大于目标值,直接返回 `false`。
5. 否则,判断第 `i` 行的最后一个数是否小于目标值 `target`,如果是,则返回 `false`。
6. 初始化变量 `j` 为 0,变量 `k` 为最后一列的索引值。
7. 使用二分法进行查找:
- 在循环中,计算中间列的索引值 `mid`。
- 如果中间列的值等于目标值 `target`,返回 `true`。
- 如果中间列的值小于目标值 `target`,更新变量 `j` 为 `mid + 1`。
- 如果中间列的值大于目标值 `target`,更新变量 `k` 为 `mid - 1`。
- 循环结束后,如果没有找到目标值,返回 `false`。
通过调用这个函数,你可以在二维矩阵中搜索目标值,并返回是否找到目标值的结果。
相关问题
解释一下这段代码:bool SearchRec(int tar,int left, int right, int up, int down) {//搜索空间缩减策略 if (left > right || up > down)//矩阵不合规 return false; int target = tar; if (target < matrix[up][left] || target > matrix[down][right]) return false; else{ int row = up; //行 int mid = (left + right) / 2; //中间列的索引 while (row <= down && target >= matrix[row][mid]){ if (target == matrix[row][mid]) return true; row++; } return SearchRec(tar, left, mid - 1, row, down) || SearchRec(tar, mid + 1, right, up, row - 1); } }
// 在中间列进行二分查找,定位行
if (matrix[row][mid] == target) // 找到元素
return true;
else if (matrix[row][mid] > target) // 目标元素在中间元素的左侧
down = row - 1; // 缩小搜索空间
else // 目标元素在中间元素的右侧
up = row + 1; // 缩小搜索空间
}
// 只搜索矩阵中剩余部分
return SearchRec(target, mid + 1, right, up, down) || SearchRec(target, left, mid - 1, up, down);
}
这段代码实现了在一个有序矩阵中查找目标元素的函数。函数采用了搜索空间缩减策略,首先判断目标元素是否在矩阵中可能存在,如果不存在就直接返回 false。如果可能存在,就在矩阵的中间列进行二分查找,找到目标元素所在行。在定位行的过程中,不断缩小搜索空间,直到找到目标元素或者搜索空间为空。如果未找到目标元素,就可以只搜索矩阵中剩余部分,通过递归实现。
描述:给定一个有向图表示航班的航线信息,每个节点表示一个城市,每条边表示一条航班。编写一个函数,使用广度优先搜索算法(BFS)计算从起始城市到目标城市的最少转机次数。 要求: 1. 图的表示:使用邻接矩阵(Adjacency Matrix)表示图,即使用二维数组来表示每个节点之间的连接关系。如果节点 i 和节点 j 之间存在边,则 `adjMatrix[i][j]` 的值为 1,否则为 0。 2. 实现以下函数: - `int minFlightChanges(int** adjMatrix, int numVertices, int startVertex, int targetVertex)`:使用BFS计算从起始城市到目标城市的最少转机次数,并返回结果。
好的,我会根据你的要求进行回答。下面是对你的问题的回答:
这是一个典型的图论问题,可以使用广度优先搜索(BFS)算法来解决。BFS 是一种遍历图的算法,从起点开始,依次访问与之相邻的节点,直到找到目标节点或遍历完整个图。
在这个问题中,我们可以使用邻接矩阵来表示图,即使用一个二维数组来表示每个节点之间的连接关系。如果节点 i 和节点 j 之间存在边,则 `adjMatrix[i][j]` 的值为 1,否则为 0。
下面是实现 `int minFlightChanges(int** adjMatrix, int numVertices, int startVertex, int targetVertex)` 函数的步骤:
1. 初始化一个队列,将起始城市作为第一个元素入队。
2. 初始化一个数组,用于记录每个节点是否已经被访问过。初始时,所有节点都未被访问过。
3. 初始化一个数组,用于记录从起始城市到每个城市的最少转机次数。初始时,所有值都为无穷大,除了起始城市的值为 0。
4. 从队列中取出第一个元素,将其标记为已访问。
5. 遍历与当前城市相邻的所有城市,如果该城市未被访问过,则将其入队,并更新从起始城市到该城市的最少转机次数。
6. 重复步骤 4 和步骤 5,直到队列为空或找到目标城市。
7. 如果找到了目标城市,则返回从起始城市到目标城市的最少转机次数,否则返回 -1。
下面是完整的代码实现:
```
#include <queue>
#include <limits.h>
using namespace std;
int minFlightChanges(int** adjMatrix, int numVertices, int startVertex, int targetVertex) {
queue<int> q;
q.push(startVertex);
bool visited[numVertices] = {false};
visited[startVertex] = true;
int dist[numVertices];
for (int i = 0; i < numVertices; i++) {
dist[i] = INT_MAX;
}
dist[startVertex] = 0;
while (!q.empty()) {
int curr = q.front();
q.pop();
for (int i = 0; i < numVertices; i++) {
if (adjMatrix[curr][i] == 1 && !visited[i]) {
q.push(i);
visited[i] = true;
dist[i] = dist[curr] + 1;
if (i == targetVertex) {
return dist[i];
}
}
}
}
return -1;
}
```
该函数的时间复杂度为 O(V^2),其中 V 表示节点的数量。