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:
输入:
[
[1,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1]
]
输出:
[
[1,0,1],
[0,0,0],
[1,0,1]
]
示例 2:
输入:
[
[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]
]
进阶:
一个直接的解决方案是使用 O(mn) 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。
你能想出一个常数空间的解决方案吗？
解答：由于为0所在行或列所有元素赋值为0的过程中，会丢失元素原始的值，即同一行或列可能存在多个0，所以应该先将所有0元素的位置记录下来。O(mn)解法最简单，即额外生成一个M*N的矩阵，在原矩阵上检测0，在新矩阵上赋值。O(m+n)解法指我们只需要记录存在0元素所在的行和列索引即可。
进一步优化的话我们可以在O(m+n)解法上优化，即用原始矩阵的第一行和第一列来记录0原始的行列索引。但此时还需要两个变量来记录原始矩阵第一行和第一列是否包含0元素。代码如下：
class Solution {
public:
void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) {
// 使用常数空间的解法
// 本质上是在O(m+n)解法基础上优化
// 使用原始矩阵的第一行和第一列来记录该行/列是否存在0
// 再使用两个变量来记录第一行/列是否存在0
int isFirstRowHasZero = 1;
int isFirstColumnHasZero = 1;
for(int i=0; i<matrix.size
