## 题目地址(48. 旋转图像) https://leetcode-cn.com/problems/rotate-image/ ## 题目描述 ``` 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。 ![48.rotate-image-1](https://p.ipic.vip/h3kw2a.jpg) 代码: ```js 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。 ![48.rotate-image-2](https://p.ipic.vip/b57zdr.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, CPP ```js /* * @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: ```Python 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])) ``` CPP Code: ```cpp class Solution { public: void rotate(vector>& matrix) { int N = matrix.size(); for (int i = 0; i < N / 2; ++i) { for (int j = i; j < N - i - 1; ++j) { int tmp = matrix[i][j]; matrix[i][j] = matrix[N - j - 1][i]; matrix[N - j - 1][i] = matrix[N - i - 1][N - j - 1]; matrix[N - i - 1][N - j - 1] = matrix[j][N - i - 1]; matrix[j][N - i - 1] = tmp; } } } }; ``` **复杂度分析** - 时间复杂度:$O(M * N)$ - 空间复杂度:$O(1)$ 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://p.ipic.vip/nkh04i.jpg)