Given a m x n matrix, if an element is 0, set its entire row and column to 0. Do it in place. click to show follow up. Follow up: Did you use extra space? A straight forward solution using O(mn) space is probably a bad idea. A simple improvement uses O(m + n) space, but still not the best solution. Could you devise a constant space solution?
这是一个矩阵操作的题目，目标很明确，就是如果矩阵如果有元素为0，就把对应的行和列上面的元素都置为0。这里最大的问题就是我们遇到0的时候不能直接把矩阵的行列在当前矩阵直接置0，否则后面还没访问到的会被当成原来是0，最后会把很多不该置0的行列都置0了。
一个直接的想法是备份一个矩阵，然后在备份矩阵上判断，在原矩阵上置0，这样当然是可以的，不过空间复杂度是O(m*n)，不是很理想。
上面的方法如何优化呢？我们看到其实判断某一项是不是0只要看它对应的行或者列应不应该置0就可以，所以我们可以维护一个行和列的布尔数组，然后扫描一遍矩阵记录那一行或者列是不是应该置0即可，后面赋值是一个常量时间的判断。这种方法的空间复杂度是O(m+n)。
其实还可以再优化，我们考虑使用第一行和第一列来记录上面所说的行和列的置0情况，这里问题是那么第一行和第一列自己怎么办？想要记录它们自己是否要置0，只需要两个变量（一个是第一行，一个是第一列）就可以了。然后就是第一行和第一列，如果要置0，就把它的值赋成0（反正它最终也该是0，无论第一行或者第一列有没有0），否则保留原值。然后根据第一行和第一列的记录对其他元素进行置0。最后再根据前面的两个标记来确定是不是要把第一行和第一列置0就可以了。这样的做法只需要两个额外变量，所以空间复杂度是O(1)。
时间上来说上面三种方法都是一样的，需要进行两次扫描，一次确定行列置0情况，一次对矩阵进行实际的置0操作，所以总的时间复杂度是O(m*n)。代码如下：
public class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
if (matrix==null || matrix.length==0 || matrix[0].length==0) return;
boolean fstRow = false;
boolean fstCol = false;
for (int i=0; i<matrix.length; i++) {
for (int j=0; j<matrix[0].length; j++) {
if (i == 0 && matrix[i][j] == 0) fstRow = true;
if (j == 0 && matrix[i][j] == 0) fstCol = true;
if (matrix[i][j] == 0) {
matrix[i][0] = 0;
matrix[0][j] = 0;
}
}
}
for (int i=1; i<matrix.length; i++) {
for (int j=1; j<matrix[0].length; j++) {
if (matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0) matrix[i][j] = 0;
}
}
if (fstRow) {
for (int j=0; j<matrix[0].length; j++) {
matrix[0][j] = 0;
}
}
if (fstCol) {
for (int i=0; i<matrix.length; i++) {
matrix[i][0] = 0;
}
}
}
}
矩阵的题就需要找规律