给定一个 n x n
矩阵,其中每行和每列元素均按升序排序,找到矩阵中第 k
小的元素。
请注意,它是排序后的第 k
小元素,而不是第 k
个不同的元素。
示例:
matrix = [ [ 1, 5, 9], [10, 11, 13], [12, 13, 15]],k = 8,返回 13。
提示:
你可以假设 k 的值永远是有效的,1 ≤ k ≤ n^2
。
略
矩阵内的元素是从左上到右下递增的,整个二维数组中 matrix[0][0] 为最小值,matrix[n−1][n−1] 为最大值,现在将其分别记作 left 和 right。任取一个数 mid 满足 left ≤ mid ≤ right,那么矩阵中不大于 mid 的数,肯定全部分布在矩阵的左上角。
矩阵中大于 mid 的数就和不大于 mid 的数分别形成了两个板块,沿着一条锯齿线将这个矩形分开。其中左上角板块的大小即为矩阵中不大于 mid 的数的数量。只要沿着这条锯齿线走一遍即可计算出这两个板块的大小,也自然就统计出了这个矩阵中不大于 mid 的数的个数了。
可以这样描述走法:
1)初始位置在 matrix[n−1][0](即左下角);2)设当前位置为 matrix[i][j]:2.1)若 matrix[i][j] ≤ mid,则将当前所在列的不大于 mid 的数的数量(即 i+1)累加到答案中,并向右移动;2.2)若 matrix[i][j] > mid,则暂不做统计,并向上移动。3)不断移动直到走出格子为止。不妨假设答案为 x,那么可以知道 left ≤ x ≤ right,这样就确定了二分答案的上下界。每次对于猜测的答案 mid,计算矩阵中目前有多少数小于等于 mid :
1)如果数量大于等于 k,那么说明最终答案 x 小于等于 mid;
2)如果数量小于 k,那么说明最终答案 x 大于 mid。
假设矩阵中第k小的元素为a,第(k+1)小的元素为b,那么使得矩阵中有k个小于等于mid的元素,mid一定会在a与b之间,即 mid∈[a,b)(注:mid不一定是矩阵中的元素),而算法中最后返回的是left,也就是第一个满足有k个小于等于自身的元素,无疑a是第一个,所以找到的left一定是在矩阵中的。
复杂度分析:
时间复杂度:O(nlog(r−l)),二分查找进行次数为 O(log(r−l)),每次操作时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度:O(1)。
class Solution { public int kthSmallest(int[][] mat客厅灯光设计rix, int k) { int n = matrix.length; PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((a,b) -> b-a); for(int i=0; i<n; i++){ for(int j=0; j<n; j++){ heap.add(matrix[i][j]); if(heap.size()>k){ heap.poll(); } } } return heap.peek(); }}
class Solution { public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) { int n = matrix.length; int left = matrix[0][0]; int right = matrix[n-1][n-1]; while(left<right){ int mid = left + (right-left)封闭式雅思班/2; if(check(matrix, mid, k, 王羲之的兰亭序n)){ right = mid; }el{ left = mid+1; } } return left; } private boolean check(int[][] matrix, int mid, int k, int n){ int i = n-1; int j = 0; int cnt = 0; whi屏幕保护色le(i>=0 && j<=n-1){ if(matrix[i][j]<=mid){ cnt += i+1; j++; }el{ i--; } } return cnt>=k; }}
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