是一个常见的算法问题,可以通过递归和迭代两种方式来解决。
递归解法: 递归解法的思路是不断缩小问题规模,将大问题拆分为小问题来解决。具体步骤如下:
以下是递归解法的示例代码:
def spiralOrder(matrix):
if not matrix:
return []
def helper(matrix, row_start, col_start, row_end, col_end):
if row_start > row_end or col_start > col_end:
return []
if row_start == row_end:
return matrix[row_start][col_start:col_end+1]
if col_start == col_end:
return [matrix[i][col_start] for i in range(row_start, row_end+1)]
res = []
for j in range(col_start, col_end+1):
res.append(matrix[row_start][j])
for i in range(row_start+1, row_end+1):
res.append(matrix[i][col_end])
for j in range(col_end-1, col_start-1, -1):
res.append(matrix[row_end][j])
for i in range(row_end-1, row_start, -1):
res.append(matrix[i][col_start])
return res + helper(matrix, row_start+1, col_start+1, row_end-1, col_end-1)
return helper(matrix, 0, 0, len(matrix)-1, len(matrix[0])-1)
该算法的时间复杂度为O(m*n),其中m和n分别为矩阵的行数和列数。
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请注意,以上答案仅供参考,具体实现方式可能因编程语言和实际需求而有所不同。
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