这是小川的第384次更新，第412篇原创
01 看题和准备
今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第246题（顺位题号是1030）。我们给出一个矩阵，其中R行和C列具有整数坐标（r，c）的单元格，其中0 <= r <R且0 <= c <C。
另外，我们在该矩阵中给出了一个坐标为（r0，c0）的单元格。
返回矩阵中所有单元格的坐标，按照它们从（r0，c0）到最小距离到最大距离的距离进行排序。这里，两个单元格（r1，c1）和（r2，c2）之间的距离是曼哈顿距离，|r1 - r2| + |c1 - c2|。（你可以按任何满足此条件的顺序返回答案。）
例如：
输入：R = 1，C = 2，r0 = 0，c0 = 0
输出：[[0,0]，[0,1]]
说明：从（r0，c0）到其他单元格的距离为：[0,1]
输入：R = 2，C = 2，r0 = 0，c0 = 1
输出：[[0,1]，[0,0]，[1,1]，[1,0]]
说明：从（r0，c0）到其他单元格的距离为：[0,1,1,2]。答案[[0,1]，[1,1]，[0,0]，[1,0]]也将被接受为正确。
输入：R = 2，C = 3，r0 = 1，c0 = 2
输出：[[1,2]，[0,2]，[1,1]，[0,1]，[1,0]，[0,0]]
说明：从（r0，c0）到其他单元格的距离为：[0,1,1,2,2,3]。还有其他答案也被认为是正确的，例如[[1,2]，[1,1]，[0,2]，[1,0]，[0,1]，[0,0]]。
注意：
1 <= R <= 100
1 <= C <= 100
0 <= r0 <R
0 <= c0 <C
02 第一种解法
题目的意思是根据给定范围的R和C组成一个二维数组，算出所有(r,c)到(r0,c0)的曼哈顿距离，根据曼哈顿距离的大小来排序二维数组里面的元素。
因此，我们只需要做两件事情，先将二维数组中的元素初始化好，再根据每个元素到到(r0,c0)的曼哈顿距离来排序数组元素。对于排序，我们借助Arrays的sort方法，在sort方法第二个参数里，实现Comparator接口，重写其compare方法，排序规则依据两点的曼哈顿距离大小来定，最后输出排序后的数组即可。
public int[][] allCellsDistOrder(int R, int C, int r0, int c0) {
int[][] matrix = new int[R*C][2];
int index = 0;
for (int i=0; i<R; i++) {
for (int j=0; j<C; j++) {
matrix[index][0] = i;
matrix[index][1] = j;
index++;
}
}
Arrays.sort(matrix, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] a, int[] b) {
int distance = Math.abs(a[0]-r0)+Math.abs(a[1]-c0);
int distance2 = Math.abs(b[0]-r0)+Math.abs(b[1]-c0);
return distance - distance2;
}
});
return matrix;
}
03 第二种解法
思路和第一种解法一样，只是将排序算法优化了，时间复杂度变成了O(N)，其中N代表R*C，使用的是计数排序算法，但是这里用到的排序算法和我们之前使用过的排序算法稍有不同，属于进阶版，本周会抽时间单独写一篇介绍计数排序算法的文章，这里就不展开细讲了。
public int[][] allCellsDistOrder2(int R, int C, int r0, int c0) {
int[][] matrix = new int[R*C][2];
int[] count = new int[R + C];
for (int i = 0; i < R; i++) {
for (int j = 0; j < C; j++) {
int dis = Math.abs(i - r0) + Math.abs(j - c0);
count[dis + 1]++;
}
}
for (int i = 1; i < count.length; i++) {
count[i] += count[i - 1];
}
for (int r = 0; r < R; r++) {
for (int c = 0; c < C; c++) {
int dis = Math.abs(r - r0) + Math.abs(c - c0);
matrix[count[dis]] = new int[] {r, c};
count[dis]++;
}
}
return matrix;
}
04 小结
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