一道算法题-搜索二维矩阵

这道题记得在《剑指offer》上有，当时急急忙忙的刷过一次，这次静下心来做，还是有一些新的领悟。

搜索二维矩阵

编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：

每行中的整数从左到右按升序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。

示例 1：

输入：matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3 输出：true 示例 2：

输入：matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13 输出：false

解题思路

代码位置：github.com/shidawuhen/…

二分法的核心是废弃。通过找到一个规律，在某个点做好决策，放弃一部分，将范围缩小。利用这个规律，不断循环上述操作，直到找到最终结果。

根据矩阵中数值特性，对于左下角的值X，其上面几行的值都比X小，其同行、下面几行的值都比X大。所以，如果目标值比X小则上移，意味放弃X同行及其下面几行；如果目标值比X大则右移，意味放弃X上面几行。

代码

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简单版

简单版不考虑废弃问题，所以执行时间相对慢一些，实现逻辑和《剑指offer》中一致。

func searchMatrix(matrix [][]int, target int) bool {
    row := len(matrix) - 1
    col := 0
    for row >= 0 && col <= len(matrix[0]) - 1{
        if matrix[row][col] == target{
            return true
        }else if matrix[row][col] < target{
            col++
        }else{
            row--
        }
    }
    return false
}

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高性能版

加上废弃逻辑，执行时间大幅提升，而且改动极小。

func searchMatrix(matrix [][]int, target int) bool {
    row := len(matrix) - 1
    col := 0
    rowMin := 0
    colMax := len(matrix[0]) - 1
    for row >= rowMin && col <= colMax{
        if matrix[row][col] == target{
            return true
        }else if matrix[row][col] < target{//右移，放弃上方
            col++
            rowMin = row
        }else{ //上移，放弃同行和下方
            row--
        }
    }
    return false
}
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