思路一： space complexity为O(m+n)，虽然题目要求O(1)，但是我一开始只能想到这个方法，所以还是实现了一下。Anyway, it’s not too bad。将复杂度控制在m+n是因为用了set。set里存放需要置0的行和列。思路很简单，直接展示代码：
class Solution { public void setZeroes(int[][] matrix) { int m = matrix.length; int n = matrix[0].length; Set<Integer> row = new HashSet<>(); Set<Integer> col = new HashSet<>(); for(int i = 0; i < m ; i++){ for(int j = 0; j < n; j++){ if(matrix[i][j] == 0){ row.add(i); } } } for(int i = 0; i < n; i++){ for(int j = 0; j < m; j++){ if(matrix[j][i] == 0){ col.add(i); } } } for(Integer i : row){ for(int k = 0; k < n; k++){matrix[i][k] = 0;} } for(Integer i : col){ for(int k = 0; k < m; k++){matrix[k][i] = 0;} } } }思路二： time complexity O(1)。其实这个方法在我思考的时候曾经从脑子里闪过，但是很可惜我没有深究。基本想法是先遍历整个matrix，碰到0，就把该元素所在的行与列的第一个元素置0（每一行和每一列的第一个元素相当于一个flag，标记着这一行（列）是否需要置0）。但是这边有两个special cases，第一行和第一列需要单独考虑。因为matrix[0][0]不仅仅代表第一行，还代表第一列。如果matrix[0][0]为0，我们无法确定到底是要将第一行置0还是将第一列置0还是将第一行和第一列都置0。下面展示代码：
class Solution { public void setZeroes(int[][] matrix) { int m = matrix.length; int n = matrix[0].length; int judgeRow = 0; int judgeCol = 0; // 判断第一行和第一列有没有0 for(int i = 0; i < n; i++){ if(matrix[0][i] == 0) judgeRow = 1; } for(int i = 0; i < m; i++){ if(matrix[i][0] == 0) judgeCol = 1; } // 标记哪些行和哪些列需要置0 for(int i = 0; i < m; i++){ for(int j = 0; j < n; j++){ if(matrix[i][j] == 0){ matrix[i][0] = 0; matrix[0][j] = 0; } } } // 从第二行开始，置0操作，留下第一行待会单独考虑 for(int i = 1; i < m; i++){ if(matrix[i][0] == 0){ for(int j = 0; j < n; j++){ matrix[i][j] = 0; } } } // 从第二列开始，置0操作，留下第一列待会单独考虑 for(int i = 1; i < n; i++){ if(matrix[0][i] == 0){ for(int j = 0; j < m; j++){ matrix[j][i] = 0; } } } // 第一行与第一列单独考虑 if(judgeCol == 1){ for(int i = 0; i < m; i++){ matrix[i][0] = 0; } } if(judgeRow == 1){ for(int i = 0; i < n; i++){ matrix[0][i] = 0; } } } }总结： 无
