在python中:

import numpy as np

a = np.array(
    [
        [1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8],
        [9, 0, 1, 2],
        [3, 4, 5, 6]
    ]
)

print(a)
print(b[::-1, :].T)

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
}

#转置是Ruby的Array类的标准方法，因此:

% irb
irb(main):001:0> m = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 0, 1, 2], [3, 4, 5, 6]]
=> [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 0, 1, 2], [3, 4, 5, 6]] 
irb(main):002:0> m.reverse.transpose
=> [[3, 9, 5, 1], [4, 0, 6, 2], [5, 1, 7, 3], [6, 2, 8, 4]]

实现是一个用c写的n^2转置函数，你可以在这里看到: http://www.ruby-doc.org/core-1.9.3/Array.html#method-i-transpose 通过选择“点击切换源”旁边的“转置”。

我记得比O(n^2)的解更好，但只适用于特殊构造的矩阵(如稀疏矩阵)

O(n²)时间和O(1)空间算法(没有任何变通方法和恶作剧的东西!)

旋转+90:

转置 反转每行

旋转-90:

方法一:

转置 反转每一列

方法二:

反转每行 转置

旋转180度:

方法一:旋转+90两次

方法2:反转每行，然后反转每列(转置)

旋转-180度:

方法一:旋转-90度2次

方法二:先反转每一列，再反转每一行

方法三:旋转+180，因为它们是相同的

我的旋转版本:

void rotate_matrix(int *matrix, int size)
{

int result[size*size];

    for (int i = 0; i < size; ++i)
        for (int j = 0; j < size; ++j)
            result[(size - 1 - i) + j*size] = matrix[i*size+j];

    for (int i = 0; i < size*size; ++i)
        matrix[i] = result[i];
}

在其中，我们将最后一列改为第一行，以此类推。这可能不是最理想的，但对于理解来说是清楚的。

C代码的矩阵旋转90度顺时针在任何M*N矩阵的地方

void rotateInPlace(int * arr[size][size], int row, int column){
    int i, j;
    int temp = row>column?row:column;
    int flipTill = row < column ? row : column;
    for(i=0;i<flipTill;i++){
        for(j=0;j<i;j++){
            swapArrayElements(arr, i, j);
        }
    }

    temp = j+1;

    for(i = row>column?i:0; i<row; i++){
            for(j=row<column?temp:0; j<column; j++){
                swapArrayElements(arr, i, j);
            }
    }

    for(i=0;i<column;i++){
        for(j=0;j<row/2;j++){
            temp = arr[i][j];
            arr[i][j] = arr[i][row-j-1];
            arr[i][row-j-1] = temp;
        }
    }
}