受Raymond Chen帖子的启发,假设你有一个4x4二维数组,写一个函数使它旋转90度。Raymond链接到伪代码中的解决方案,但我想看到一些真实的东西。

[1][2][3][4]
[5][6][7][8]
[9][0][1][2]
[3][4][5][6]

就变成:

[3][9][5][1]
[4][0][6][2]
[5][1][7][3]
[6][2][8][4]

更新:Nick的答案是最直接的,但是有没有比n²更好的方法呢?如果矩阵是10000x10000呢?


当前回答

PHP:

<?php    
$a = array(array(1,2,3,4),array(5,6,7,8),array(9,0,1,2),array(3,4,5,6));
$b = array(); //result

while(count($a)>0)
{
    $b[count($a[0])-1][] = array_shift($a[0]);
    if (count($a[0])==0)
    {
         array_shift($a);
    }
}

从PHP5.6开始,数组转位可以通过一个狡猾的array_map()调用来执行。换句话说,列被转换为行。

代码:(演示)

$array = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 0, 1, 2],
    [3, 4, 5, 6]
];
$transposed = array_map(null, ...$array);

美元转置:

[
    [1, 5, 9, 3],
    [2, 6, 0, 4],
    [3, 7, 1, 5],
    [4, 8, 2, 6]
]

其他回答

/* 90-degree clockwise:
   temp_array         = left_col
   left_col           = bottom_row
   bottom_row         = reverse(right_col)
   reverse(right_col) = reverse(top_row)
   reverse(top_row)   = temp_array
*/
void RotateClockwise90(int ** arr, int lo, int hi) {

  if (lo >= hi) 
    return;

  for (int i=lo; i<hi; i++) {
    int j = lo+hi-i;
    int temp   = arr[i][lo];
    arr[i][lo] = arr[hi][i];
    arr[hi][i] = arr[j][hi];
    arr[j][hi] = arr[lo][j];
    arr[lo][j] = temp;
  }

  RotateClockwise90(arr, lo+1, hi-1);
}

时间- O(N),空间- O(1)

public void rotate(int[][] matrix) {
    int n = matrix.length;
    for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
        int last = n - 1 - i;
        for (int j = i; j < last; j++) {
            int top = matrix[i][j];
            matrix[i][j] = matrix[last - j][i];
            matrix[last - j][i] = matrix[last][last - j];
            matrix[last][last - j] = matrix[j][last];
            matrix[j][last] = top;
        }
    }
}

O(1)内存算法:

旋转最外层的数据,然后你可以得到以下结果: [3] [9] [5] [1] [4] [6] [7] [2] [5] [0] [1] [3] [6] [2] [8] [4]

做这个旋转,我们知道

    dest[j][n-1-i] = src[i][j]

观察下图: A (0,0) -> A (0,3) A (0,3) -> A (3,3) A (3,3) -> A (3,0) A (3,0) -> A (0,0)

因此它是一个圆,你可以在一个循环中旋转N个元素。做这个N-1循环,然后你可以旋转最外层的元素。

对于2X2,内部也是一样的问题。

因此,我们可以得出如下结论:

function rotate(array, N)
{
    Rotate outer-most data
    rotate a new array with N-2 or you can do the similar action following step1
}

试试我图书馆的算盘——常见的:

@Test
public void test_42519() throws Exception {
    final IntMatrix matrix = IntMatrix.range(0, 16).reshape(4);

    N.println("======= original =======================");
    matrix.println();
    // print out:
    //    [0, 1, 2, 3]
    //    [4, 5, 6, 7]
    //    [8, 9, 10, 11]
    //    [12, 13, 14, 15]

    N.println("======= rotate 90 ======================");
    matrix.rotate90().println();
    // print out:
    //    [12, 8, 4, 0]
    //    [13, 9, 5, 1]
    //    [14, 10, 6, 2]
    //    [15, 11, 7, 3]

    N.println("======= rotate 180 =====================");
    matrix.rotate180().println();
    // print out:
    //    [15, 14, 13, 12]
    //    [11, 10, 9, 8]
    //    [7, 6, 5, 4]
    //    [3, 2, 1, 0]

    N.println("======= rotate 270 ======================");
    matrix.rotate270().println();
    // print out:
    //    [3, 7, 11, 15]
    //    [2, 6, 10, 14]
    //    [1, 5, 9, 13]
    //    [0, 4, 8, 12]

    N.println("======= transpose =======================");
    matrix.transpose().println();
    // print out:
    //    [0, 4, 8, 12]
    //    [1, 5, 9, 13]
    //    [2, 6, 10, 14]
    //    [3, 7, 11, 15]

    final IntMatrix bigMatrix = IntMatrix.range(0, 10000_0000).reshape(10000);

    // It take about 2 seconds to rotate 10000 X 10000 matrix.
    Profiler.run(1, 2, 3, "sequential", () -> bigMatrix.rotate90()).printResult();

    // Want faster? Go parallel. 1 second to rotate 10000 X 10000 matrix.
    final int[][] a = bigMatrix.array();
    final int[][] c = new int[a[0].length][a.length];
    final int n = a.length;
    final int threadNum = 4;

    Profiler.run(1, 2, 3, "parallel", () -> {
        IntStream.range(0, n).parallel(threadNum).forEach(i -> {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                c[i][j] = a[n - j - 1][i];
            }
        });
    }).printResult();
}

从线性的角度来看,考虑以下矩阵:

    1 2 3        0 0 1
A = 4 5 6    B = 0 1 0
    7 8 9        1 0 0

现在求A

     1 4 7
A' = 2 5 8
     3 6 9

考虑A'对B的作用,或B对A'的作用。 分别为:

      7 4 1          3 6 9
A'B = 8 5 2    BA' = 2 5 8
      9 6 3          1 4 7

这对任何nxn矩阵都是可展开的。 在代码中快速应用这个概念:

void swapInSpace(int** mat, int r1, int c1, int r2, int c2)
{
    mat[r1][c1] ^= mat[r2][c2];
    mat[r2][c2] ^= mat[r1][c1];
    mat[r1][c1] ^= mat[r2][c2];
}

void transpose(int** mat, int size)
{
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        for (int j = (i + 1); j < size; j++)
        {
            swapInSpace(mat, i, j, j, i);
        }
    }
}

void rotate(int** mat, int size)
{
    //Get transpose
    transpose(mat, size);

    //Swap columns
    for (int i = 0; i < size / 2; i++)
    {
        for (int j = 0; j < size; j++)
        {
            swapInSpace(mat, i, j, size - (i + 1), j);
        }
    }
}