python给矩阵赋值_python 实现矩阵旋转
今天做了一道 leetcode 关于矩阵旋转(rotate-image，点击可查看原题)的题目，自己写了一种解法(基于Python)，网上也看到一些比较好的解决方式，借此做一个总结。阅读本文可能需要 5-8 分钟
题意分析
题目是英文的，但是看这个题目英文理解起来也不是很困难。关键词： 1、matrix: 矩阵 2、2D matrix: 二维矩阵 3、rotate: 旋转 4、clockwise: 顺时针 5、90 degrees: 90度
即：我们需要将一个二维矩阵顺时针旋转90度。 理解题意之后，我们还需要关注下题目中额外的要求，即 note 部分，关键词： 1、in-place: 原地修改 2、do not allocate another 2D matrix: 不能新定义一个二维矩阵做为中间变量
这里有点小投机的是，题目中说的是不能新定义一个二维矩阵，不是说不能去新开辟空间，所以一度程序上是有简化的。
解题思路
规律很容易得出来，难得是不能定义一个新的二维矩阵，所以这里先生成一个目标的一维矩阵，然后通过一定规律再依次赋值给原矩阵。代码如下：
"""https://leetcode.com/problems/rotate-image/submissions/解题思路：转换规律是：matrix[row][col] 转换后的位置为 matrix[col][total_row - 1 - row]这里的 row 与 col 均从 0 开始计算因为只能原地修改原二维矩阵，也不能重新分配一个新的二维矩阵，所以投机了一下，先生成了一个和目标矩阵顺序的一维矩阵，然后循环取值赋值给原二维矩阵举例如下：matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]real_matrix = [7, 4, 1, 8, 5, 2, 9, 6, 3]赋值规律：matrix[row][col] = real_matrix[row*total_row+col]"""
class Solution:
def rotate(self, matrix):
total_row = len(matrix)
real_matrix = [matrix[col][total_row - 1 - row] for row in range(total_row -1, -1, -1) for col in range(total_row - 1, -1, -1)]
# matrix[::] = [m[i*total_row:total_row+i*total_row] for i in range(total_row)]
# 上面一行代码等于下面三行代码
# 不能使用 matrix = [...]，因为这相当于是重新分配空间，而 matrix[::] 是在原列表上做修改
for row in range(total_row):
for col in range(total_row):
matrix[row][col] = real_matrix[row*total_row+col]
# 测试
if __name__ == '__main__':
s = Solution()
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print("before rotate: {}".format(matrix))
s.rotate(matrix)
print("after rotate: {}".format(matrix))
其他方法
在 leetcode-discuss 页面，看了一些别人的写法，思路比较清晰也比较通用，解决方法即通过多次转换：
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
]
=> 倒序
_temp = [
[7, 8, 9],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3],
]
=> 行转列
target_matrix = [
[7, 4, 1],
[8, 5, 2],
[9, 6, 3],
]
按照上面的思路，可以用一句话解决，代码如下
matrix[::] = [[row[i] for row in matrix[::-1]] for i in range(len(matrix[0]))]
"""分析如下：matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]][row[i] for row in matrix[::-1]]首先 [row for row in matrix[::-1]]执行结果为 _temp = [[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]外层循环 i 从 0 开始，相当先取 _temp 第0列的值，赋值给第0行，依次得到结果"""
扩展
上面的解题思路，不仅试用于顺时针，也适用于逆时针，可参考 A common-method。即：
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
]
=> 行转列
_temp = [
[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]
]
=> 倒序
target_matrix = [
[3, 6, 9],
[2, 5, 8],
[1, 4, 7]
]
Python 实现如下：
matrix[::] = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))][::-1]