实验元数据 (Meta Data)

实验编号/标题：例如：实验-leetcode-74-搜索二维矩阵

日期：Feb 27, 2026

所属领域/标签：例如：#LeetCode

🎯 实验前：假设与目标 (Plan)

不要在此处长篇大论，用一两句话厘清“为什么做这个”。

当前问题 (Problem)

实验目标 (Objective)：做完这件事，我想达到什么具体效果？

在一个隐式的一维展开数组中查找 target。

核心假设 (Hypothesis)：（最关键的一步）我认为怎么做能成功？

整个矩阵的角度是全局有序的，可以通过二分来解决。

细节：需要维护一维矩阵到二维矩阵之间的映射关系。

🧪 实验中：执行步骤与变量 (Do)

记录“我到底做了什么”。如果是代码，粘贴关键片段；如果是实物操作，记录参数。

准备工作/工具：

List tools or resources used.

控制变量 (Variable)：

不变的量：(例：目标网址、抓取频率)

改变的量 (测试点)：(例：User-Agent 字符串，IP代理池)

执行步骤 (Log)：

Step 1 编写二分模板

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        int m = matrix.length;
        int n = matrix[0].length;

        int left = 0, right = m * n - 1;

        while(left <= right) {
            if (val == target) {
                return true;
            } else if (val < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }
        return false;
    }
}

Step 2 将一维下标 mid 映射到二维坐标

class Solution {
    public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        int m = matrix.length;
        int n = matrix[0].length;

        int left = 0, right = m * n - 1;

        while(left <= right) {
            int mid = (left + right) >> 1;
            int row = mid / n;
            int col = mid % n;
            int val = matrix[row][col];

            if (val == target) {
                return true;
            } else if (val < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }
        return false;
    }
}

👁️ 实验后：现象与数据 (Check)

客观记录发生了什么，不要带主观评价。

观察到的现象：

成功了吗？报错了吗？报错信息是什么？

产出物的样子（附截图/照片）。

关键数据：

耗时、准确率、转化率、温度、分数等。

例：前5页成功，第6页开始报错 403 Forbidden。

🧠 深度复盘：分析与结论 (Act)

这是学习发生的地方。将“经历”转化为“经验”。

结果对比：实际结果 vs. 预期假设。

符合预期 / 部分符合 / 完全相反

原因分析 (Why?)：

为什么成功了？是运气还是方法对路？

为什么失败了？是假设错了，还是执行出问题了？

(可以使用“5个为什么”法进行深挖)

获得的知识点 (Key Learnings)：

我学到了什么新概念？

纠正了什么旧认知？

下一步行动 (Next Actions)：

✅ 验证通过，纳入标准流程。

🔄 验证失败，修改假设，开启下一次实验（EXP-002）。

❓ 产生新问题：[记录新问题]