UVA10827 Maximum sum on a torus 枚举 + 二维前缀和

本文介绍了一种解决球面矩阵中寻找最大子矩阵和问题的方法。通过将矩阵拼接成更大矩阵来消除边界效应,并利用二维前缀和进行快速查询,最终达到O(n^2+n^4)的时间复杂度。

题目https://cn.vjudge.net/problem/UVA-10827

题意:给一个大小不超过75*75的方阵,里面是-100到100的整数,让你求子矩阵里的元素和最大值。这个矩阵有一个特点,矩阵上下、左右是认为是相邻的,所以取可以取类似下图的子矩阵。
子矩阵举例

思路:这个球面矩阵的特殊性可以用一个简单的技巧的解决,将四个相同的方阵拼在一起就可以忽略它的特殊性。直接枚举复杂度高达O(n^6),于是我们可以先预处理出二维前缀和,然后四层循环枚举子矩阵O(1)查询元素和,复杂度O(n^2 + n^4)

关于二维前缀和怎么预处理和查询可以看看这篇博客,思想和一维前缀和类似
https://www.cnblogs.com/OIerShawnZhou/p/7348088.html

代码:c++

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <queue>
#include <map>
#include <cstring>
#include <set>
#include <stack>
#include <cstdlib>
#include <bitset>
using namespace std;

const int maxn = 150 + 10;

int n;

long long a[maxn][maxn];
long long pre[maxn][maxn];

void init() 
{
    memset(pre, 0, sizeof(pre));
    for(int i = 1; i <= 2 * n; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= 2 * n; j++)
        {
            pre[i][j] = pre[i - 1][j] + a[i][j];
        }
    }
    for(int i = 1; i <= 2 * n; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= 2 * n; j++)
        {
            pre[i][j] += pre[i][j - 1];
        }
    }
}

inline long long getsum(int x, int y, int r, int c)
{
    return pre[x + r - 1][y + c - 1] - pre[x + r - 1][y - 1] - pre[x - 1][y + c - 1] + pre[x - 1][y - 1];
}

int main()
{
    int T;
    cin >> T;
    while (T--)
    {
        scanf("%d", &n);
        for (int i = 1; i <= n; i++)
        {
            for (int j = 1; j <= n; j++)
            {
                scanf("%lld", &a[i][j]);
                a[i + n][j] = a[i][j + n] = a[i + n][j + n] = a[i][j];
            }
        }
        init();
        long long ans = (long long)-1e15;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 1; j <= n; j++)
            {
                for(int r = 1; r <= n; r++)
                {
                    for(int c = 1; c <= n; c++)
                    {
                        ans = max(ans, getsum(i, j, r, c));
                    }
                }
            }
        }
        cout << ans << endl;
    }
    return 0;
}
Matlab是一种强大的数值计算和图形处理工具,在其中可以利用其内置函数和工具箱来进行数据可视化和复杂曲面拟合,包括三维散点和torus面。Torus面是一种类似于甜甜圈的数学表面,它由两个同心圆组成。 要在Matlab中生成并拟合三维散点到torus面,你可以遵循以下步骤: 1. 定义torus函数:首先需要编写一个torus函数,它可以接收半径参数和高度参数作为输入,然后生成一组二维坐标,再通过`surf`或`patch`函数绘制三维表面。 ```matlab function [X,Y] = torus(r, h) phi = linspace(0, 2*pi, 50); theta = linspace(0, pi, 50)'; X = r*cos(theta).*cos(phi) + h; Y = r*sin(theta).*cos(phi); Z = r*sin(phi); end ``` 2. 生成散点数据:假设你已经有了三个变量`x`, `y`, 和 `z`,表示散点的XYZ坐标。如果它们是随机生成的,可以用`randn`或类似函数。 ```matlab % 生成随机散点 [r, h] = rand(1); % 随机选择torus的大小参数 [X_data, Y_data] = torus(r, h); Z_data = ... % 替换为你实际的散点Z坐标 scatter3(X_data, Y_data, Z_data); % 绘制原始散点 ``` 3. 拟合和调整:可以尝试使用`fitgpr`(高斯过程回归)或其他非线性回归技术对散点进行拟合,然后将拟合结果转换为等高线图或曲面,但这通常不是torus的精确拟合,因为高斯过程适用于连续光滑的数据,而torus有明确的几何结构。 4. 可视化拟合结果:拟合完成后,可以使用`isosurface`或`surf`函数展示拟合的torus表面。 ```matlab [X_fit, Y_fit] = meshgrid(linspace(min(X_data), max(X_data), 50), ... linspace(min(Y_data), max(Y_data), 50)); Z_fit = fitgpr(X_data', Y_data', Z_data'); % 这里是一个示例,实际替换为拟合结果 surf(X_fit, Y_fit, Z_fit); % 绘制拟合后的torus ```
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