,可以通过以下步骤来实现:
以下是一个示例代码,用于在二维数组中找到正确的组合:
def find_combination(matrix, target):
rows = len(matrix)
cols = len(matrix[0])
visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]
result = []
def dfs(row, col, path):
if row < 0 or row >= rows or col < 0 or col >= cols or visited[row][col]:
return
path.append(matrix[row][col])
visited[row][col] = True
if sum(path) == target:
result.append(path[:])
dfs(row - 1, col, path)
dfs(row + 1, col, path)
dfs(row, col - 1, path)
dfs(row, col + 1, path)
path.pop()
visited[row][col] = False
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if matrix[i][j] == target:
dfs(i, j, [])
return result
这段代码使用深度优先搜索(DFS)的方式,在二维数组中搜索满足条件的组合。其中,matrix
表示二维数组,target
表示目标数字。函数find_combination
返回一个包含所有正确组合的列表。
这个算法的时间复杂度为O(m n 4^k),其中m和n分别表示二维数组的行数和列数,k表示满足条件的组合的长度。
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