题目描述：
给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。
将图像顺时针旋转 90 度。
说明：
你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。
示例 1:
给定 matrix =
[
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
],
原地旋转输入矩阵，使其变为:
[
[7,4,1],
[8,5,2],
[9,6,3]
]
示例 2:
给定 matrix =
[
[ 5, 1, 9,11],
[ 2, 4, 8,10],
[13, 3, 6, 7],
[15,14,12,16]
],
原地旋转输入矩阵，使其变为:
[
[15,13, 2, 5],
[14, 3, 4, 1],
[12, 6, 8, 9],
[16, 7,10,11]
]
思路一： 矩阵转置+镜像翻转
这个题拿过来的第一个思路，就是矩阵转置和镜像水平翻转， 类似下面的图像，拿样例中的第二个举例：
所以这个题比较容易理解的方式就是转置和水平镜像翻转了，实现起来也比较简单， 遍历一遍二维数组，先进行转置，然后遍历一遍行，每一行逆序即可，代码如下：
class Solution {
public:
void rotate(vector<vector<int> >& matrix) {
int rownum = matrix.size();
int colnum = matrix[0].size();
// 将矩阵转置
for (int i=0; i<rownum; i++)
{
for (int j=0; j<i; j++)
{
swap(matrix[i][j], matrix[j][i]);
}
}
// 每一行对称翻转
for (int i=0; i<rownum; i++)
{
reverse(matrix[i].begin(), matrix[i].end());
}
}
};
时间复杂度： O(n^2) 空间复杂度O(1) 没有额外的空间开销
思路二： 直接翻转
上面的思路使用了两次矩阵翻转，其实只需要遍历一遍矩阵，进行一次翻转就可以， 我们看看应该怎么翻转：
所以这个思路的关键就是遍历的时候取好终止条件，和交换的时候，下标的对应位置。 这个其实还是有点麻烦的
- 对于matrix1来说，我们遍历的下标，行的范围是第0行-第1行，列的范围是第0列即可， 即元素1和4打头。 如下图：
*对于matrix2来说，我们遍历的下标，行的范围第0行和第1行，列的范围下标是第0列和第1列。 如下图：
交换的时候，下标的对应位置如上图所示，这个理解的时候，可以在原矩阵标出ij的位置，然后找到转置的ji的位置，然后在看交换是下标的对应位置。
所以一次遍历即可实现，最终的代码如下：
class Solution {
public:
void rotate(vector<vector<int> >& matrix) {
int n = matrix.size();
for (int i=0; i<(n+1)/2; i++) // 行的遍历范围
{
for (int j=0; j<n/2; j++) // 列的遍历范围
{
// 由于是旋转赋值，所以temp记录的是最后一个位置上的元素
//然后逆时针进行覆盖，见上面的图。
int temp = matrix[n-1-j][i];
matrix[n-1-j][i] = matrix[n-1-i][n-1-j];
matrix[n-1-i][n-1-j] = matrix[j][n-1-i];
matrix[j][n-1-i] = matrix[i][j];
matrix[i][j] = temp;
}
}
}
};
这个的效率要比第一个思路的效率高一些，时间复杂度和空间复杂度和上面的那个一样。 但是只用一次遍历即可。
这个的关键就是行列遍历的终止条件和元素交换的下标对应。
小总：
这个题的第二种思路虽然效率高一些，但是比较难想到，并且如果对应不好终止条件，有可能转多了，下标也比较难对应，所以有的时候，第二种思路作为一种小拓展，第一种思路比较好理解一些。 这是旋转90度，如果逆时针旋转90或者是多少度的时候，也最好先从第一个思路开始出发，看看能不能简单的转置加逆序搞定，搞不定的时候，再考虑第二种思路。
