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最大子矩阵+01矩阵

最大子矩阵+01矩阵
最大子矩阵
题目

思路

确定一个矩阵中的子矩阵,只需要确定矩阵对角线上两点的坐标即可,

在确定了子矩阵之后,还需要计算子矩阵中各元素之和,如果按照常规的循环方法来解决,时间复杂度是O(N^6),对于本题200长度大小,会超时,所以应该再另寻方法,仔细思考一番发现,确定子矩阵的四层循环,似乎是在所难免的,那么接下来的重点就是处理子矩阵中各元素和上边了,可以采用如下方法:定义一个同原始矩阵大小一样的矩阵,定义dp[i][j]为以[0][0]和[i][j]顶点矩阵的各元素之和,如果提前计算好,即将dp[][]的初始化和填表完成在寻找子矩阵之前,那么时间复杂度就变成了O(N^4),当确定好dp[][]之后,当确定了子矩阵的对角线上两点的坐标后,例如(x1,y1)和(x2,y2),将采取如下方法进行计算

填写dp[][]表时,当填写红色位置的值时,只需将S(紫)+S(绿)-S(蓝)+红色位置在原始矩阵中对应的值即可,即dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1][j-1]+matrix[i-1][j-1].(假设dp表比原始矩阵多一行,多一列)。

那么接下来在完成dp表的填写后,确定子矩阵的元素之和大小可采用如下方法:

确定红色区域之和=整个区域-绿色区域-紫色区域+橙色区域

S(红)= dp[x2][y2]-dp[x1-1][y2]-dp[x2][y1-1]+dp[x1-1][y1-1].

在完成以上点之后,接下来确定最大子矩阵的坐标就信手拈来了,定义一个变量记录之前的最大值,当遇到破纪录的值时,更新最大子矩阵的坐标。

代码
  1. class Solution {
  2. public:
  3. int dp[210][210];
  4. vector<int> getMaxMatrix(vector<vector<int>>& matrix) {
  5. vector<int> ans(4);
  6. int a,b,c,d;
  7. int m=matrix.size(),n=matrix[0].size();
  8. for(int i=1;i<=m;i++)
  9. for(int j=1;j<=n;j++)
  10. dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1][j-1]+matrix[i-1][j-1];
  11. int ma=INT_MIN;
  12. for(int x1=1;x1<=m;x1++)
  13. for(int y1=1;y1<=n;y1++)
  14. for(int x2=x1;x2<=m;x2++)
  15. for(int y2=y1;y2<=n;y2++)
  16. {
  17. int ret=dp[x2][y2]-dp[x1-1][y2]-dp[x2][y1-1]+dp[x1-1][y1-1];
  18. if(ret>ma){
  19. ma=ret;
  20. // ans[0]=x1-1,ans[1]=y1-1,ans[2]=x2-1,ans[3]=y2-1;
  21. a=x1-1,b=y1-1,c=x2-1,d=y2-1;
  22. }
  23. }
  24. ans[0]=a,ans[1]=b,ans[2]=c,ans[3]=d;
  25. return ans;
  26. }
  27. };

经过试验发现,如果采用注释掉的方法进行更新,会超时,但是采用上边的方法,就可以通过了。

01矩阵
题目

思路

采用广度优先遍历来解决,创建一个同原始矩阵同样大小的矩阵dists,矩阵中各位置的值为该点距离0的最短距离,对于原始矩阵中值为0的点,在dists矩阵中对应的值为0,首先将原始矩阵中值为0的点放到队列中,然后不断地进行广度优先遍历,对于没遍历过的点,放入队列中,直到队列为空,更新结束。

代码
  1. class Solution {
  2. public:
  3. vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& mat) {
  4. int m=mat.size(),n=mat[0].size();
  5. vector<vector<int>> dists(m,vector<int>(n,INT_MAX));
  6. queue<pair<int,int>> q;
  7. for(int i=0;i<m;i++)
  8. for(int j=0;j<n;j++)
  9. {
  10. if(mat[i][j]==0){
  11. q.push({i,j});
  12. dists[i][j]=0;
  13. }
  14. }
  15. int dx[4]={0,0,1,-1};
  16. int dy[4]={-1,1,0,0};
  17. while(!q.empty()){
  18. int a=q.front().first;
  19. int b=q.front().second;
  20. int dist=dists[a][b];
  21. q.pop();
  22. for(int k=0;k<4;k++){
  23. int x=a+dx[k];
  24. int y=b+dy[k];
  25. if(x>=0 && x<m && y>=0 && y<n){
  26. if(dists[x][y]>dist+1){
  27. dists[x][y]=dist+1;
  28. q.push({x,y});
  29. }
  30. }
  31. }
  32. }
  33. return dists;
  34. }
  35. };

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