0048. 旋转图像 · ttttt

# 0048. 旋转图像 ## 题目地址(48. 旋转图像) <https://leetcode-cn.com/problems/rotate-image/> ## 题目描述 ``` <pre class="calibre18">``` 给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。将图像顺时针旋转 90 度。说明：你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。示例 1: 给定 matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], 原地旋转输入矩阵，使其变为: [ [7,4,1], [8,5,2], [9,6,3] ] 示例 2: 给定 matrix = [ [ 5, 1, 9,11], [ 2, 4, 8,10], [13, 3, 6, 7], [15,14,12,16] ], 原地旋转输入矩阵，使其变为: [ [15,13, 2, 5], [14, 3, 4, 1], [12, 6, 8, 9], [16, 7,10,11] ] ``` ``` ## 前置知识 - 原地算法 - 矩阵 ## 公司 - 阿里 - 腾讯 - 百度 - 字节 ## 思路这道题目让我们 in-place，也就说空间复杂度要求 O(1)，如果没有这个限制的话，很简单。通过观察发现，我们只需要将第 i 行变成第 n - i - 1 列，因此我们只需要保存一个原有矩阵，然后按照这个规律一个个更新即可。 ![](https://img.kancloud.cn/af/cc/afcc1250e8c622deb4fc26bb8dc7df37_828x289.jpg) 代码： ``` <pre class="calibre18">``` var rotate = function (matrix) { // 时间复杂度O(n^2) 空间复杂度O(n) const oMatrix = JSON.parse(JSON.stringify(matrix)); // clone const n = oMatrix.length; for (let i = 0; i < n; i++) { for (let j = 0; j < n; j++) { matrix[j][n - i - 1] = oMatrix[i][j]; } } }; ``` ``` 如果要求空间复杂度是 O(1)的话，我们可以用一个 temp 记录即可，这个时候就不能逐个遍历了。比如遍历到 1 的时候，我们把 1 存到 temp，然后更新 1 的值为 7。 1 被换到了 3 的位置，我们再将 3 存到 temp，依次类推。但是这种解法写起来比较麻烦，这里我就不写了。事实上有一个更加巧妙的做法，我们可以巧妙地利用对称轴旋转达到我们的目的，如图，我们先进行一次以对角线为轴的翻转，然后再进行一次以水平轴心线为轴的翻转即可。 ![](https://img.kancloud.cn/26/86/268639071c499e4b47fa5541a6fe2702_826x374.jpg) 这种做法的时间复杂度是 O(n^2) ，空间复杂度是 O(1) ## 关键点解析 - 矩阵旋转操作 ## 代码 - 语言支持: Javascript，Python3 ``` <pre class="calibre18">``` /* * @lc app=leetcode id=48 lang=javascript * * [48] Rotate Image */ /** * @param {number[][]} matrix * @return {void} Do not return anything, modify matrix in-place instead. */ var rotate = function (matrix) { // 时间复杂度O(n^2) 空间复杂度O(1) // 做法：先沿着对角线翻转，然后沿着水平线翻转 const n = matrix.length; function swap(arr, [i, j], [m, n]) { const temp = arr[i][j]; arr[i][j] = arr[m][n]; arr[m][n] = temp; } for (let i = 0; i < n - 1; i++) { for (let j = 0; j < n - i; j++) { swap(matrix, [i, j], [n - j - 1, n - i - 1]); } } for (let i = 0; i < n / 2; i++) { for (let j = 0; j < n; j++) { swap(matrix, [i, j], [n - i - 1, j]); } } }; ``` ``` Python3 Code: ``` <pre class="calibre18">``` class Solution: def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None: """ Do not return anything, modify matrix in-place instead. 先做矩阵转置（即沿着对角线翻转），然后每个列表翻转； """ n = len(matrix) for i in range(n): for j in range(i, n): matrix[i][j], matrix[j][i] = matrix[j][i], matrix[i][j] for m in matrix: m.reverse() def rotate2(self, matrix: List[List[int]]) -> None: """ Do not return anything, modify matrix in-place instead. 通过内置函数zip，可以简单实现矩阵转置，下面的代码等于先整体翻转，后转置；不过这种写法的空间复杂度其实是O(n); """ matrix[:] = map(list, zip(*matrix[::-1])) ``` ``` **复杂度分析** - 时间复杂度：O(M∗N)O(M \* N)O(M∗N) - 空间复杂度：O(1)O(1)O(1) 大家对此有何看法，欢迎给我留言，我有时间都会一一查看回答。更多算法套路可以访问我的 LeetCode 题解仓库：<https://github.com/azl397985856/leetcode> 。目前已经 37K star 啦。大家也可以关注我的公众号《力扣加加》带你啃下算法这块硬骨头。 ![](https://img.kancloud.cn/cf/0f/cf0fc0dd21e94b443dd8bca6cc15b34b_900x500.jpg)