举个例子：

思路

• 1 . 首先暴力法肯定可行，时间复杂度为O(n^2)，这里不在贴代码了，没意思。
• 2 . 暴力法虽然可行，但是没有利用题目中已经给出的有序条件，所以这就告诫我们在解算法的时候，要充分利用已知条件来降低时间复杂度。
• 3 . 根据行列都有序，我们可以使用双指针法，一个指向行，一个指向列，来不断的缩小范围，那么从哪里开始操作，朝着什么方向移动就变成了核心问题！
• 4 . 在开始之前，我们可以先判断target是否小于左上角的元素和是否大于右下角的元素，如果满足任意一个条件则范围False；

然后我们先从左上角开始考虑：当target大于第一个值array[0][0]时，横指针和纵指针都可以移动，当我们选择移动横指针时，这意味着我们放弃了第一列的元素，而target可能在第一列，所以从左上角开始不太行。

我们再考虑从右上角开始，当我们的元素大于target时，说明不在当前行，行指针可以下移，当我们的元素小于target时，说明元素不在当前列，OK这个方法可行。

为了不失一般性，我们也考虑剩下两种情况。

从左下角开始时，当元素大于target时，说明target不在当前行，向上移动行指针；当元素大于target时向右移动列指针，这个方法也可行

从右下角开始时，当元素大于target时，我们之前就考虑过了，直接返回False。当元素大于target时，可以移动列指针也可以移动行指针，又回到了从左上角开始的情况，不可行。

综上，我们考虑从右上角或者左下角开始，充分利用有序性质移动行指针和列指针。

这里我们选择从右上角开始，代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    # array 二维列表
    def Find(self, target, array):
        # write code here
        
        row_nums = len(array)
        # 对指针初始赋值，使其从右上方开始遍历
        row_index = 0
        column_index = len(array[0])-1
         # 双指针唯一对应的值
        
        while row_index < raw_nums and column_index >= 0:
            
            value = array[row_index][column_index]
            if value == target:
                return True
            
            elif value > target:
                column_index -= 1
                
            else:
                row_index += 1
                
        return False

时间复杂度分析

设二维数组的行数为m，列数为n，则时间复杂度为O(m+n)=O(m)=O(n)