(python版) Leetcode-566. 重塑矩阵

本文主要是介绍(python版) Leetcode-566. 重塑矩阵，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

01 题目

在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。

给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。
重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。
如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。

链接：https://leetcode-cn.com/problems/reshape-the-matrix

02 解析

最直接的做法是双层循环行+列

判断：旧矩阵的行x列（一共多少个数）?= 新矩阵的r x c
是 - 输出原矩阵
否 - 进行赋值

赋值：
双层循环中新矩阵的每个值 ans[i][j] = num
结束当前层的条件是 这行读完了 j==c

python报错：‘list’ object has no attribute 'shape’

numpy.array可使用 shape。list不能使用shape。
可以使用np.array(list A)进行转换。
（array转list：array B B.tolist()即可）

a=[[1,2,5],[3,4,6]]
l,r = np.array(a).shape ==》（2,3）或
len(a)	==》 2
len(a[0])	==》3
len(a[1])	==》3 	也可以用[1]

03 代码

第一慢：如果用用numpy

class Solution:def matrixReshape(self, nums: List[List[int]], r: int, c: int) -> List[List[int]]:import numpy as npreturn r * c != len(nums) * len(nums[0]) and nums or np.array(nums).reshape((r, c))

第二慢：暴力破解
最直接的做法双层循环行+列

class Solution:def matrixReshape(self, nums: List[List[int]], r: int, c: int) -> List[List[int]]:if len(nums) * len(nums[0]) != r * c:return numsans=[[0] * c for _ in range(r)]i, j = 0, 0for line in nums:for num in line:ans[i][j] = numj += 1if j == c:j = 0i += 1return ans

其实是不是看网速？同样的代码有快有慢
在这里插入图片描述

最快

class Solution:def matrixReshape(self, nums: List[List[int]], r: int, c: int) -> List[List[int]]:if len(nums) * len(nums[0]) != r * c:return numsans=[[0] * c for _ in range(r)]i, j = 0, 0for num in itertools.chain(*nums):ans[i][j] = numj += 1if j == c:j = 0i += 1return ans