给定一个 *m* x *n* 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。
示例 1：
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| 输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]
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示例 2：
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| 输入：matrix = [[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]
输出：[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,3,1,0]]
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提示：
m == matrix.lengthn == matrix[0].length1 <= m, n <= 200-231 <= matrix[i][j] <= 231 - 1
进阶：
- 一个直观的解决方案是使用
O(*m**n*) 的额外空间，但这并不是一个好的解决方案。
- 一个简单的改进方案是使用
O(*m* + *n*) 的额外空间，但这仍然不是最好的解决方案。
- 你能想出一个仅使用常量空间的解决方案吗？
方法一
用两个数组记录行和列是否需要置为0
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| class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
int m = matrix.length;
int n = matrix[0].length;
boolean[] row = new boolean[m];
boolean[] col = new boolean[n];
for(int i = 0; i < m; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
if(matrix[i][j] == 0){
row[i] = col[j] = true;
}
}
}
for(int i = 0; i < m; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
if(row[i] || col[j]){
matrix[i][j] = 0;
}
}
}
}
}
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时间复杂度：O(mn)，其中 mmm 是矩阵的行数，n 是矩阵的列数。我们至多只需要遍历该矩阵两次。
空间复杂度：O(m+n)，其中 mmm 是矩阵的行数，n 是矩阵的列数。我们需要分别记录每一行或每一列是否有零出现。
方法二
使用两个标记变量分别记录第一行和第一列是否原本包含 0
这样遍历行和列的时候就可以把第一行和第一列作为原来的标记数组
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| class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
int m = matrix.length;
int n = matrix[0].length;
boolean flagCol0 = false;
boolean flagRow0 = false;
for(int i = 0; i < m; i++){
if(matrix[i][0] == 0){
flagCol0 = true;
}
}
for(int j = 0 ; j < n; j++){
if(matrix[0][j] == 0){
flagRow0 = true;
}
}
for(int i = 1; i < m; i++){
for(int j = 1; j < n; j++){
if(matrix[i][j] == 0){
matrix[0][j] = 0;
matrix[i][0] = 0;
}
}
}
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
if (matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0) {
matrix[i][j] = 0;
}
}
}
if (flagCol0) {
for (int i = 0; i < m; i++) {
matrix[i][0] = 0;
}
}
if (flagRow0) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
matrix[0][j] = 0;
}
}
}
}
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时间复杂度：O(mn)，其中 m 是矩阵的行数，n 是矩阵的列数。我们至多只需要遍历该矩阵两次
空间复杂度：O(1)。我们只需要常数空间存储若干变量