python实现杨氏矩阵查找

Python实现杨氏矩阵查找

杨氏矩阵是一种特殊的二维矩阵，满足每行、每列都是递增的。在这种矩阵中，我们可以通过一些特殊的算法来进行快速查找。本文将详细介绍如何使用Python实现杨氏矩阵的查找算法。

杨氏矩阵的Python实现

首先，我们需要定义一个二维矩阵，用于存储要查找的数据。下面是一个简单的例子。

matrix = [
    [1, 3, 5],
    [7, 9, 11],
    [13, 15, 17]
]

接下来，我们需要实现一个算法来查找矩阵中的数据。具体实现如下：

def find_in_matrix(matrix, target):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    row = 0
    col = cols - 1
    while row < rows and col >= 0:
        if matrix[row][col] == target:
            return True
        elif matrix[row][col] < target:
            row += 1
        else:
            col -= 1
    return False

代码中定义了一个find_in_matrix函数，该函数接受两个参数，一个是杨氏矩阵，另一个是需要查找的目标值。然后我们计算出实际矩阵的行数和列数，以及开始查找的位置（右上角），然后使用 while 循环对矩阵进行遍历和查找。当找到目标值时返回 True，若遍历结束仍未找到目标值，则返回 False。

下面是两个示例：

示例一

在下面的矩阵中查找值为9的元素。

matrix = [
    [1, 3, 5],
    [7, 9, 11],
    [13, 15, 17]
]

find_in_matrix(matrix, 9)

运行结果：

True

示例二：

在下面的矩阵中查找值为16的元素。

matrix = [
    [1, 3, 5],
    [7, 9, 11],
    [13, 15, 17]
]

find_in_matrix(matrix, 16)

运行结果：

False

总结

本文介绍了如何使用Python实现杨氏矩阵查找的算法，该算法可以快速有效地查找一个有序的二维矩阵中的目标值。在实际开发中，可以考虑将该算法封装成一个函数，并对其他语言进行移植。