摘要：复杂度是，其中。这做法和异曲同工。看了网上给的解法，没有二分，二分的是结果。每次找到一个，然后求比它小的元素的个数，根据个数大于还是小于来二分。参考算的时候可以优化
378. Kth Smallest Element in a Sorted Matrix
题目链接：https://leetcode.com/problems...
求矩阵里面第k小的数，首先比较容易想到的是用heap来做，maxheap或者minheap都可以，用maxheap的话把全部元素放进heap里面，同时如果heap的size大于k就弹出，保持heap的size为k，最后root的元素就是第k小的。复杂度是k + (m*n - k)logk，其中m = matrix.length, n = matrix[0].length。
public class Solution {
public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) {
// heap
PriorityQueue maxHeap = new PriorityQueue<>(k + 1, (a, b) -> b - a);
for(int i = 0; i < matrix.length; i++) {
for(int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
maxHeap.offer(matrix[i][j]);
if(maxHeap.size() > k) maxHeap.poll();
}
}
return maxHeap.poll();
}
}
看discussion里面有个比较有意思的heap做法：
https://discuss.leetcode.com/...
由于矩阵是有序的，我们知道每一行右边的元素总是大于左边，下面的元素总是大于上面的。所以先把第一行放进去，然后每次增加row的值，这样可以比较matrixrow和matrixrow+1哪个小，poll出小的那个。这做法和Find K Pairs with Smallest Sums异曲同工。
public class Solution {
public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) {
// heap
PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue<>(k+1, (a, b) -> a[2] - b[2]);
for(int j = 0; j < Math.min(k, matrix[0].length); j++) {
minHeap.offer(new int[] {0, j, matrix[0][j]});
}
// for k loop find the result
for(int i = 0; i < k-1; i++) {
int[] cur = minHeap.poll();
if(cur[0] + 1 < matrix.length) {
minHeap.offer(new int[] {cur[0] + 1, cur[1], matrix[cur[0] + 1][cur[1]]});
}
}
return minHeap.poll()[2];
}
}
标签还写了binary search，如果二分index的话，每次找到midx和midy之后，之后index很难表示出来。看了网上给的解法，没有二分index，二分的是结果。每次找到一个mid，然后求比它小的元素的个数，根据个数大于k还是小于k来二分。参考：
http://bookshadow.com/weblog/...
public class Solution {
public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) {
// binary search
int n = matrix.length;
int l = matrix[0][0], r = matrix[n-1][n-1];
while(l + 1 < r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
int num = count(matrix, mid);
if(num >= k) r = mid;
else l = mid;
}
if(count(matrix, r) <= k - 1) return r;
return l;
}
private int count(int[][] matrix, int target) {
int n = matrix.length;
int result = 0;
for(int i = 0; i < n; i++) {
int j = 0;
while(j < n && matrix[i][j] < target) j++;
result += j;
}
return result;
}
}
算count的时候可以优化：
public class Solution {
public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) {
// binary search
int n = matrix.length;
int l = matrix[0][0], r = matrix[n-1][n-1];
while(l + 1 < r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
int num = count(matrix, mid);
if(num >= k) r = mid;
else l = mid;
}
if(count(matrix, r) <= k - 1) return r;
return l;
}
private int count(int[][] matrix, int target) {
int n = matrix.length;
int result = 0;
int i = n - 1, j = 0;
while(i >= 0 && j < n) {
if(matrix[i][j] < target) {
result += i + 1;
j++;
}
else i--;
}
return result;
}
}
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