题目描述

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给定一个 $n \times n$ 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:

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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:

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11
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15
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]
]

解法 1:zip 大法

我们观察结果,输出的第一行是输入的 每列的第一个元素 的倒置,这种套路可以用 Python 自带的 zip 轻松解决。

复杂度分析略。

实现与结果如下:

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class Solution:
    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
        matrix[:] = [row[::-1] for row in zip(*matrix)]
  • 执行用时:36 ms,在所有 Python3 提交中击败了 82.95% 的用户。
  • 内存消耗:13.7 MB,在所有 Python3 提交中击败了 6.67% 的用户。

解法 2:zip 大法 2

另一种基于 zip 的写法,更加简洁。

复杂度分析略。

实现与结果如下:

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class Solution:
    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
        matrix[:] = zip(*matrix[::-1])
  • 执行用时:44 ms,在所有 Python3 提交中击败了 42.17% 的用户。
  • 内存消耗:13.8 MB,在所有 Python3 提交中击败了 6.67% 的用户。