[华为OD]给定一个 N*M 矩阵,请先找出 M 个该矩阵中每列元素的最大值 100

题目:

给定一个 N*M 矩阵,请先找出 M 个该矩阵中每列元素的最大值,然后输出这 M 个值中的

最小值

补充说明:

N 和 M 的取值范围均为:[0, 100]

示例 1

输入:

[[1,2],[3,4]]

输出:

3

说明:

第一列元素为:1 和 3,最大值为 3;

第二列元素为:2 和 4,最大值为 4

各列最大值 3 和 4 的最小值为 3

题解:

比较暴利的思路就是,直接创建二维数组,然后先按照列遍历找出最大的值放在一个List里面,最后找到这个List最小值就可以了

代码:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.stream.Collectors;

public class MnMatrix {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        if (!sc.hasNextLine()) {
            return;
        }

        String matrixStr = sc.nextLine();
        String matrix = matrixStr.substring(2, matrixStr.length() - 2);

        String[] matrixArr = matrix.split("],\\[");
        int
<think>好的,用户需要获取用Python实现华为OD外包派遣相关的最大矩阵的代码。首,我需要回忆一下最大矩阵问题的常见解法。通常,最大矩阵可以通过动态规划来解决,类似于最大子数组的扩展。 用户之前提到了华为OD的机考题目,参考了之前的引用资料,其中提到最大矩阵是可能的真题之一。因此,我应该提供一个时间复杂度较低的解决方案,可能在O(n^3)级别,适合处理中等规模的输入。 接下来,我需要确保代码的正确性。最大矩阵的核心思想是将二维问题转化为一维,利用列的前缀,然后对每一对行之间的列进行压缩,转化为一维数组,再应用最大子数组的Kadane算法。 另外,用户可能需要代码中有注释解释关键步骤,以便理解实现原理。同时,输入输出的示例也很重要,帮助用户测试代码是否正确。 需要检查边界条件,例如矩阵全为负数的情况,此时最大应该是最大的那个元素。此外,代码需要处理不同的矩阵尺寸,包括行数大于列数的情况,可能需要转置矩阵来优化性能。 最后,根据用户之前的问题,可能需要生成相关问题,比如时间复杂度的分析、优化方法或应用场景。这些相关问题应该与最大矩阵相关,并且帮助用户深入理解问题。</think>### 最大矩阵 Python实现 #### 问题描述 给定一个二维整数矩阵找出其子矩阵的元素最大值。 #### 核心算法思路 采用**压缩维度+Kadane算法**的组合策略: 1. **列前缀预处理**:计算每列的前缀数组 2. **行区间遍历**:遍历所有可能的行组合(从第i行到第j行) 3. **列压缩计算**:将行区间内的列压缩为一维数组 4. **Kadane算法**:在压缩后的一维数组中寻找最大子数组 时间复杂度:$O(n^3)$(当矩阵为$n \times n$时) #### 代码实现 ```python def max_submatrix_sum(matrix): if not matrix: return 0 rows = len(matrix) cols = len(matrix[0]) max_sum = -float('inf') # 列前缀预处理 col_prefix = [[0] * cols for _ in range(rows + 1)] for i in range(rows): for j in range(cols): col_prefix[i+1][j] = col_prefix[i][j] + matrix[i][j] # 遍历所有可能的行区间 for top in range(rows): for bottom in range(top, rows): # 压缩当前行区间到一维数组 compressed = [ col_prefix[bottom+1][j] - col_prefix[top][j] for j in range(cols) ] # Kadane算法求最大子数组 current_sum = 0 for num in compressed: current_sum = max(num, current_sum + num) max_sum = max(max_sum, current_sum) return max_sum if max_sum != -float('inf') else 0 # 测试样例 matrix = [ [1, 2, -1, -4, -20], [-8, -3, 4, 2, 1], [3, 8, 10, 1, 3], [-4, -1, 1, 7, -6] ] print(max_submatrix_sum(matrix)) # 输出29(对应子矩阵第三行) ``` #### 算法流程解析 1. **前缀预处理**:通过`col_prefix`数组记录每列从顶部到当前行的累加,时间复杂度$O(n^2)$ $$ \text{col\_prefix}[i][j] = \sum_{k=0}^{i-1} \text{matrix}[k][j] $$ 2. **行区间遍历**:双重循环遍历所有可能的上下边界组合,时间复杂度$O(n^2)$ 3. **列压缩计算**:利用前缀数组快速计算任意行区间内的列,时间复杂度$O(n)$ $$ \text{compressed}[j] = \text{col\_prefix}[bottom+1][j] - \text{col\_prefix}[top][j] $$ 4. **Kadane算法**:在压缩后的一维数组中寻找最大子数组,时间复杂度$O(n)$ #### 性能优化技巧 - **矩阵转置优化**:当列数远大于行数时,可转置矩阵后按行处理 - **提前终止条件**:记录当前最大矩阵的位置信息,遇到全正数矩阵可直接返回 - **空间优化**:可将二维前缀数组优化为一维滚动数组 #### 输入输出示例 输入矩阵: ``` [ [1, 2, -1, -4, -20], [-8, -3, 4, 2, 1], [3, 8, 10, 1, 3], [-4, -1, 1, 7, -6] ] ``` 最大矩阵对应区域: ``` 第三行全部元素: 3+8+10+1+3 = 25 第三行前三列: 3+8+10 = 21 ``` 实际最大为29(包含第二行部分元素)[^1] #### 相关真题扩展 该算法可解决以下变形问题: 1. 最大全1子矩阵(将0/1矩阵转化为高度直方图) 2. 最大矩形覆盖问题(需记录坐标范围) 3. 带权重的最大矩阵(加入权重系数计算)
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