二分法,先对行二分找出结果可能存在的行,再对这一行二分查找。O(Log m+Log n),m、n分别为矩阵的高和宽。

 class Solution {
public:
bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
//二分,先找可能存在的行,再在行里二分找数
if(matrix.empty() or matrix[].empty()){return false;}
int m=matrix.size(),n=matrix[].size();
int row_le=,row_ri=m-,row_mi;
while(row_le<row_ri){
row_mi=row_le+(row_ri-row_le)/;
if(matrix[row_mi][]>target){
row_ri=row_mi;
}
else if(matrix[row_mi][n-]<target){
row_le=row_mi+;
}
else{
row_le=row_ri=row_mi;
}
}
int le=,ri=n-,mi;
while(le<ri){
mi=le+(ri-le)/;
if(matrix[row_le][mi]<target){
le=mi+;
}
else{
ri=mi;
}
}
return matrix[row_le][le]==target;
}
};

评论区的:O(m+n), m、n分别为矩阵高和宽,更简洁,尽管牺牲了复杂度。

 class Solution {
public:
bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target)
{
if(matrix.size()== or matrix[].size()==)
{
return false;
}
int m=matrix.size(),n=matrix[].size();
int row=,col=n-;
while(row<m and col>=)
{
if(matrix[row][col]==target)
{
return true;
}
else if(matrix[row][col]>target)
{
--col;
}
else
{
++row;
}
}
return false;
}
};

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