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基础算法 第一节 动态规划的基本模型
1282:最大子矩阵
最大子矩阵问题讲解
1. 理解题意
同学们,想象我们有一张方格纸,上面每个方格里都写了一个数字,这就像一个数字矩阵。我们要在这个数字矩阵里,找到一块小的方形区域(也就是子矩阵),这个小区域里所有数字加起来的和要比其他任何小区域的和都大。比如,给我们一个有好多数字的大矩阵,我们要把所有可能的小矩阵都找出来,算出它们各自的数字总和,然后挑出总和最大的那个小矩阵,最后输出这个最大的总和是多少。这就是我们要解决的问题哦。
2. 解题思路
我们有一个更聪明的办法来解决这个问题,就是先把矩阵里的数字做一些处理,算出每个位置到矩阵左上角的数字总和(这就是前缀和)。然后,我们通过确定子矩阵的上下边界和左右边界,利用之前算好的前缀和,快速算出这个子矩阵的数字总和。不用像之前那样每次都一个一个地去加子矩阵里的数字啦。最后,把所有算出来的子矩阵总和进行比较,找出最大的那个。
3. 解题步骤
- 输入矩阵:首先,我们要知道这个数字矩阵有多大,也就是输入矩阵的边长
n
。然后把矩阵里每个方格的数字都一个一个地输入到我们的程序里。 - 计算前缀和:对于矩阵里的每个位置,算出从矩阵左上角到这个位置的所有数字的总和,把这个总和存起来。这样,我们就得到了一个前缀和矩阵。
- 枚举子矩阵边界:用循环来确定子矩阵的上下边界和左右边界。先确定上边界和下边界,对于每一对确定的上下边界,再去确定左右边界。
- 计算子矩阵和:当子矩阵的上下左右边界都确定后,利用前缀和矩阵,快速算出这个子矩阵的数字总和。
- 比较和找出最大:每算出一个子矩阵的和,就和之前找到的最大和比较一下。如果这个和比之前的最大和大,那就把这个和当成新的最大和。
- 输出结果:最后,把找到的最大和输出出来,这就是最大子矩阵的大小。
4. C++代码实现
#include <iostream> // 包含输入输出功能的头文件,能让我们输入矩阵数字和输出结果
using namespace std;
int main() {
int n; // 定义变量n,用来存矩阵的边长,也就是矩阵是几乘几的
cin >> n; // 从键盘输入矩阵的边长n
int a[101][101]; // 定义二维数组a,用来存矩阵里的数字,最多存101乘101的矩阵
int s[101][101] = {0}; // 定义二维数组s存前缀和,初始都为0
// 输入矩阵的数字并计算前缀和
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
cin >> a[i][j]; // 输入矩阵第i行第j列的数字
// 计算前缀和,就是把左上角到当前位置的数字都加起来
s[i][j] = s[i - 1][j] + s[i][j - 1] - s[i - 1][j - 1] + a[i][j];
}
}
int maxs = -128 * 100 * 100; // 定义变量maxs存最大和,初始设为一个很小的值
// 枚举子矩阵的上边界i1和下边界i2
for (int i1 = 1; i1 <= n; i1++) {
for (int i2 = i1; i2 <= n; i2++) {
// 对于每对上下边界,枚举子矩阵的左边界j1和右边界j2
for (int j1 = 1; j1 <= n; j1++) {
for (int j2 = j1; j2 <= n; j2++) {
// 利用前缀和计算子矩阵的和
int subs = s[i2][j2] - s[i1 - 1][j2] - s[i2][j1 - 1] + s[i1 - 1][j1 - 1];
if (subs > maxs) { // 如果当前子矩阵和大于最大和
maxs = subs; // 更新最大和
}
}
}
}
}
cout << maxs << endl; // 输出最大子矩阵的和
return 0;
}
5. 知识点总结
- 二维数组:我们用了两个二维数组,
a
数组存原始的矩阵数字,s
数组存前缀和。二维数组就像一个表格,有行和列,我们可以通过行和列的下标找到对应的数字。 - 前缀和:这是一个很有用的技巧,通过计算前缀和,我们可以快速算出子矩阵的和。前缀和就是从矩阵左上角到某个位置的所有数字的总和。
- 循环嵌套:在程序里,我们用了好几层循环。循环可以让我们重复做一些事情,循环嵌套就是一个循环里面还有另一个循环。这里我们用循环嵌套来枚举子矩阵的边界。
- 比较和赋值:我们用
if
语句来比较子矩阵的和与当前的最大和,如果子矩阵的和更大,就把它赋值给最大和。这让我们能找到最大的子矩阵和。