C++で余分な領域を使用せずに行列を90度回転する方法
2次元配列から形成される行列が与えられ、それを追加のメモリ領域(extra space)を一切使わずに90度回転させることが課題です。ここでは時計回りの回転を扱い、回転後には最初の行が最後の列へ、2番目の行が後ろから2番目の列へ、というように行と列が入れ替わります。この問題の難しい点は、補助配列を作らず、元の配列の中だけで要素を入れ替える「インプレース処理」で完結させることにあります。
入出力のシナリオ
入力 −
int arr[row_col_size][row_col_size] = { { 5, 1, 4},
{ 9, 16, 12 },
{ 2, 8, 9}}
出力 −
追加の領域を使用せずに行列を90度(時計回り)回転した結果: 2 9 5 8 16 1 9 12 4
説明 − 整数型の2次元配列が与えられており、これを時計回りに90度回転させます。
回転前:
{ { 5, 1, 4},
{ 9, 16, 12 },
{ 2, 8, 9}}
回転後:
2 9 5
8 16 1
9 12 4
入力 −
int arr[row_col_size][row_col_size] = { { 2, 1, 9},
{ 11, 6, 32 },
{ 3, 7, 5}}
出力 −
追加の領域を使用せずに行列を90度(時計回り)回転した結果: 3 11 2 7 6 1 5 32 9
説明 − 整数型の2次元配列が与えられており、これを時計回りに90度回転させます。
回転前:
{ { 2, 1, 9},
{ 11, 6, 32 },
{ 3, 7, 5}}
回転後:
3 11 2
7 6 1
5 32 9
プログラムで使用するアプローチ
1. 素朴なアプローチ(Naive Approach)
- row_col_size × row_col_size の2次元整数配列を入力として受け取ります。
- そのデータを関数 Rotate_ClockWise(arr) に渡します。
- 関数 Rotate_ClockWise(arr) の内部では、次のように処理します。
- i を 0 から row_col_size / 2 未満まで進める外側の FOR ループを開始します。
- ループ内で、j を i から row_col_size − i − 1 未満まで進める内側の FOR ループを開始します。
- ループ内で、一時変数 ptr に arr[i][j] を保存し、「arr[i][j] ← arr[row_col_size−1−j][i]」「arr[row_col_size−1−j][i] ← arr[row_col_size−1−i][row_col_size−1−j]」「arr[row_col_size−1−i][row_col_size−1−j] ← arr[j][row_col_size−1−i]」「arr[j][row_col_size−1−i] ← ptr」という順に、4つの要素を循環的に入れ替えます。
- 最後に、i を 0 から row_col_size 未満まで、内側で j を 0 から row_col_size 未満まで進める二重ループによって arr[i][j] を出力します。
2. 効率的なアプローチ(Efficient Approach)
- 同様に2次元整数配列を受け取り、Rotate_ClockWise(arr) に渡します。
- 関数内部では、次の2段階の処理で回転を実現します。
- まず副対角線を軸とした入れ替えを行います:i を 0 から row_col_size 未満まで、j を 0 から row_col_size − i 未満までループし、ptr = arr[i][j] として arr[i][j] と arr[row_col_size−1−j][row_col_size−1−i] を交換します。
- 続いて上下方向の反転を行います:i を 0 から row_col_size / 2 未満まで、j を 0 から row_col_size 未満までループし、ptr = arr[i][j] として arr[i][j] と arr[row_col_size−1−i][j] を交換します。
- 最後に、二重ループで結果の行列を出力します。
どちらのアプローチも時間計算量は O(n²)、追加で必要な領域は一時変数のみの O(1) です。素朴なアプローチが各サイクルの4要素を直接入れ替えるのに対し、効率的なアプローチは「斜め方向の入れ替え+行の反転」という2段階構成になっている点が違いです。
素朴なアプローチのコード例
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define row_col_size 3
void Rotate_ClockWise(int arr[row_col_size][row_col_size]){
for(int i = 0; i < row_col_size / 2; i++){
for(int j = i; j < row_col_size - i - 1; j++){
int ptr = arr[i][j];
arr[i][j] = arr[row_col_size - 1 - j][i];
arr[row_col_size - 1 - j][i] = arr[row_col_size - 1 - i][row_col_size - 1 - j];
arr[row_col_size - 1 - i][row_col_size - 1 - j] = arr[j][row_col_size - 1 - i];
arr[j][row_col_size - 1 - i] = ptr;
}
}
}
int main(){
int arr[row_col_size][row_col_size] = { { 5, 1, 4},{ 9, 16, 12 },{ 2, 8, 9}};
Rotate_ClockWise(arr);
cout<<"Rotation of a matrix by 90 degree in clockwise direction without using any extra space is: \n";
for(int i = 0; i < row_col_size; i++){
for(int j = 0; j < row_col_size; j++){
cout << arr[i][j] << " ";
}
cout << '\n';
}
return 0;
}
出力
上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。
Rotation of a matrix by 90 degree in clockwise direction without using any extra space is: 2 9 5 8 16 1 9 12 4
効率的なアプローチのコード例
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define row_col_size 3
void Rotate_ClockWise(int arr[row_col_size][row_col_size]){
for(int i = 0; i < row_col_size; i++){
for(int j = 0; j < row_col_size - i; j++){
int ptr = arr[i][j];
arr[i][j] = arr[row_col_size - 1 - j][row_col_size - 1 - i];
arr[row_col_size - 1 - j][row_col_size - 1 - i] = ptr;
}
}
for(int i = 0; i < row_col_size / 2; i++){
for(int j = 0; j < row_col_size; j++){
int ptr = arr[i][j];
arr[i][j] = arr[row_col_size - 1 - i][j];
arr[row_col_size - 1 - i][j] = ptr;
}
}
}
int main(){
int arr[row_col_size][row_col_size] = { { 5, 1, 4},{ 9, 16, 12 },{ 2, 8, 9}};
Rotate_ClockWise(arr);
cout<<"Rotation of a matrix by 90 degree in clockwise direction without using any extra space is: \n";
for(int i = 0; i < row_col_size; i++){
for(int j = 0; j < row_col_size; j++){
cout << arr[i][j] << " ";
}
cout << '\n';
}
return 0;
}
出力
上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。
Rotation of a matrix by 90 degree in clockwise direction without using any extra space is: 2 9 5 8 16 1 9 12 4
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接続行列を使ってグラフを表現するC++プログラムの解説
接続行列(インシデンス行列)とはグラフの接続行列(インシデンス行列)は、グラフをメモリ上に格納するためのもうひとつの表現方法です。隣接行列と異なり、接続行列は正方行列ではありません。そのサイズは V × E で表されます。ここで V はグラフの頂点数、E は辺の数です。この行列では、各行に頂点が配置され、各列に辺が配置されます。ある辺 e {u, v} に対しては、列 e のうち頂点 u と頂点 v に対応する位置に「1」がマークされます。これにより、「どの頂点がどの辺に接続しているか」という情報を直感的に把握できます。接続行列の計算量とメモリ使用量接続行列による表現では、構築時に O(V ×
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隣接行列を使ってグラフを表現するC++プログラムの解説
グラフの隣接行列(Adjacency Matrix)とは、サイズが V × V の正方行列のことです。ここでの V はグラフ G の頂点数を表します。行列の行と列にはそれぞれ頂点が対応しており、頂点 i から頂点 j への辺が存在する場合は、i 行 j 列の要素に「1」(重み付きグラフの場合は非ゼロの値)を格納します。辺が存在しない場合は、その位置には「0」が入ります。 隣接行列表現の計算量 隣接行列は計算時に O(V2) の記憶領域を必要とします。グラフが最大数の辺を持つ場合でも最小数の辺しか持たない場合でも、必要なメモリ量は同じです。つまり、辺の数に依存せず常に V × V 分の領域を確