我需要为一个算法编写一个psuedo代码，该算法获得一个矩阵(n x m(作为输入，并输出0 第一次出现的行索引
我应该描述两种算法，其中一种在O(mlogn(中执行，另一种在0(m+n(中执行
矩阵的特殊属性：
矩阵仅由0和1组成。
一旦输入零值，该单元格下面的所有同一列也需要为零。
有效输入示例：
1 1 1 1 1 1
1 0 1 1 1 1
1 0 0 1 0 1
1 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0
输出应为：1
编辑：我用O(mlogn(想出了一个算法。
第一个算法O(m*log(n((
在列中，值按降序排列。这意味着您可以通过在列中使用二进制搜索来查找O(log(n))中的第一个0。
有m列要搜索。这导致O(m*log(n))在所有列中搜索它们的第一个0。在这些m结果中找到第一个0是由先前搜索的O(m*log(n))支配的O(m)。
第二算法O(m+n(
第二种算法从CCD_ 10处的小区开始。对于每一列，从最后一列开始，当我们在具有0的单元格上时，我们向上。当我们点击1时，我们会转到上一列。
i <- n
j <- m
r <- (-1, -1)
while (j >= 0):
if M(i,j) == 1:
j <- j-1
continue
while (i >= 0 && M(i,j) == 0)
r <- (i,j)
i <- i-1
最后，结果在r中，或者根本没有结果，并且r = (-1,-1)
编辑：这个答案是针对旧问题的，该问题不包括矩阵的特殊属性
我认为在最坏的情况下，不可能想出一个比O(mn(性能更好的算法。
这里有一个简单的解决方案，它检查矩阵的每个元素。
def solve(mat, n, m):
for i in range(1, n):
for j in range(i, m):
if mat[i][j] == 0:
return i
return -1
在最坏的情况下(例如，当输入矩阵中没有0时(：
外部for循环将运行n次，对于每次迭代，内部for循环将执行m次。
因此，总的时间复杂度将是O(m*n(