二维数组中的查找&替换空格

1.在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

【整体思路】

    例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找7,则返回true;如果查找5,由于数组不含有该数字,则返回false。

1   2   8   9

2   4   9  12

4   7  10  13

6   8  11  15

    首先,我们选取右上角的数字9,由于9大于7,并且9还是第四列的第一个(也是最小的)数字,因此7不可能出现在9所在的列。于是我们把这一列从需要考虑的区域内剔除,之后只需要分析剩下的三列(如图a)。

    在剩下的矩阵中,位于右上角的数字是8。同样8大于7,因此8所在的列我们也可以剔除,接下来只分析剩下的两列即可(如图b所示)。

    在由剩余的两列组成的数组中,数字2位于数组的右上角,2小于7,所以要查找的7可能在2的右边,也有可能在2的下边。因为之前已经将2右边的列都剔除了,也就是说7不可能出现在2的右边,因此7只有可能出现在2的下边。于是把2所在的行剔除,只分析剩下的三行两列数字(如图c所示)。

    在剩下的数字中,数字4位于右上角,和前面一样,我们把数字4所在的行也剔除,最后剩下两行两列数字(如图d所示)

    在剩下的两行两列数字中,位于右上角的刚好就是我们要查找的数字7,于是查找结束。

    总结:

    从二维数组的右上角开始,将数组元素和target值进行比较,有三种情况:①若数组元素>target值,把数组的最右边一列去掉,因为由于所给数组的特性target不可能出现在右列;②若数组元素<target值,把数组的最上边一行去掉,因为由于所谓数组的特性target值不可能出现在上方。③若数组元素=target值,返回true。

    判断的前提是:row < rows && col >= 0。

    所以需要几个变量进行存储:①二维数组的行数:int rows = array.length;②二维数组的列数:int cols = array[0].length;;③当前元素所在行int row = 0;④当前元素所在列:int col = cols-1;

【代码】

public class Solution {

    public boolean Find(int target, int [][] array) {

        int rows = array.length;   //表示行数

         int cols = array[0].length;   //表示列数

         int row = 0; 

         int col = cols-1; 

         while(row=0){

            if(array[row][col] > target){

                col --;

            }else if(array[row][col] < target){

                //else if中的判断别忘掉写

                row ++;

            }else{

                return true;

             }

        }

         return false;

    }

}

2. 请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”。例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。

【整体思路】

①定义一个长度可变的StringBuffer用于存储新串

②遍历原字符串。若空格, StringBuffer中增加"%20",否则,StringBuffer增加原字符串中的第[i]个字符。

③将StringBuffer转换成字符串,返回。

【代码】

import java.util.*;

public class Solution {

    public String replaceSpace(StringBuffer str) {

    StringBuffer newstr = new StringBuffer();

        for(int i=0;i<str.length();i++){

            if(str.charAt(i)==' '){

                newstr.append("%20");

            }else{

                newstr.append(str.charAt(i));

            }

        }

        return newstr.toString();

    }

}

优:时间复杂度O(n),且不用考虑内存覆盖

缺:这种方法空间复杂度不好,因为定义了新的内存区域

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