❓566. 重塑矩阵

难度：简单

在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。

给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。

重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。

如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。

示例 1：

输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4
输出：[[1,2,3,4]]

示例 2：

输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c = 4
输出：[[1,2],[3,4]]

提示：

• m == mat.length
• n == mat[i].length
• 1 <= m, n <= 100
• -1000 <= mat[i][j] <= 1000
• 1 <= r, c <= 300

💡思路：

可以设置一个索引index,记录从原矩阵取的第几个数，这个数是可以映射到原矩阵的位置，从而可以取出原矩阵对应位置的数字：
$$\{\begin{array}{l}\mathrm{r}=\text{ index }/\mathrm{n}\\ \mathrm{c}=\text{ index }\%\mathrm{n}\end{array}$$

🍁代码：(Java、C++)
Java

class Solution {
    public int[][] matrixReshape(int[][] mat, int r, int c) {
        int m = mat.length, n = mat[0].length;
        if(m * n != r * c) return mat;
        int[][] ans = new int[r][c];
        int index = 0;
        for(int i = 0; i < r; i++){
            for(int j = 0; j < c; j++){
                ans[i][j] = mat[index / n][index % n];
                index++;
            }
        }
        return ans;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> matrixReshape(vector<vector<int>>& mat, int r, int c) {
        int m = mat.size(), n = mat[0].size();
        if(m * n != r * c) return mat;
        vector<vector<int>> ans(r, vector<int>(c));
        int index = 0;
        for(int i = 0; i < r; i++){
            for(int j = 0; j < c; j++){
                ans[i][j] = mat[index / n][index % n];
                index++;
            }
        }
        return ans;
    }
};

🚀 运行结果：

🕔 复杂度分析：

• 时间复杂度：$O(rc)$，里的时间复杂度是在重塑矩阵成功的前提下的时间复杂度。
• 空间复杂度：$O(1)$，这里的空间复杂度不包含返回的重塑矩阵需要的空间。

题目来源：力扣。

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