【最大子矩阵】hdu 2870

本文介绍了一种求解矩阵中最大相同元素组成的矩形面积的算法。通过动态规划的方法,先将矩阵转换为只包含特定字符的形式,再计算每行连续相同字符的最大高度,最后迭代求得左右边界大于等于当前高度的下标,从而找到最大面积。

该题首先转化为只含有a,b,c的矩阵,然后对每一行dp求该列连续相同字母的最大高度,然后就可以每行每行地gao,又转化为求最大矩阵面积,就像hdu  1506一样,迭代地求左右>=当前高度的下标,hdu 1506代码看这里

#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <string>
#include <deque>
#include <stack>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <string.h>
using namespace std;

#define LL long long
#define PI acos(-1.0)
#define Max INT_MAX
#define Min INT_MIN
#define eps 1e-8
#define FRE freopen("a.txt","r",stdin)
#define N 1010
int max(int a,int b){return a>b?a:b;}
char str[N][N];
int dp[N][N];
int l[N],r[N];
int n,m;
int ans;
void gao(){
    int i,j,k;
    for(i=1;i<=n;i++){
        for(j=1;j<=m;j++){
            l[j]=j;
            r[j]=j;
        }
        dp[i][0]=dp[i][m+1]=-1;
        for(j=1;j<=m;j++)
        while(dp[i][l[j]-1] >= dp[i][j])
        l[j]=l[l[j]-1];

        for(j=m;j>=1;j--)
        while(dp[i][r[j]+1] >= dp[i][j])
        r[j]=r[r[j]+1];

        for(j=1;j<=m;j++)
            ans=max(ans,(r[j]-l[j]+1)*dp[i][j]);
    }
}
int main(){
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        int i,j;
        for(i=1;i<=n;i++)scanf("%s",str[i]+1);
        for(i=0;i<=m;i++)dp[0][i]=0;
        ans=0;
        for(i=1;i<=n;i++){
            for(j=1;j<=m;j++){
                if(str[i][j]=='a' || str[i][j]=='w' || str[i][j]=='y' || str[i][j]=='z')
                dp[i][j]=dp[i-1][j]+1;
                else
                dp[i][j]=0;

            }
        }
        gao();

        for(i=1;i<=n;i++){
            for(j=1;j<=m;j++){
                if(str[i][j]=='b' || str[i][j]=='w' || str[i][j]=='x' || str[i][j]=='z')
                dp[i][j]=dp[i-1][j]+1;
                else
                dp[i][j]=0;
            }
        }
        gao();

        for(i=1;i<=n;i++){
            for(j=1;j<=m;j++){
                if(str[i][j]=='c' || str[i][j]=='x' || str[i][j]=='y' || str[i][j]=='z')
                dp[i][j]=dp[i-1][j]+1;
                else
                dp[i][j]=0;
            }
        }
        gao();

        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

<think>我们注意到用户要求解决HDU1081问题,但实际提供的引用中并没有直接关于HDU1081的内容。HDU1081题目名是"ToTheMax",是一个最大子矩阵和问题,而不是二维最长递增子序列问题。这里可能存在用户描述的错误。然而,根据我们的知识,HDU1081(ToTheMax)的题意:给定一个二维矩阵(可能包含正数和负数),求子矩阵最大和。这是一个经典的最大子矩阵和问题,通常使用动态规划来解决,可以通过转换为一维的最大子段和问题来求解。解决思路:1.将二维问题转化为一维:对于每一列,计算从第i行到第j行之间的每一列的元素和,形成一个一维数组。2.对形成的一维数组,求最大子段和(即连续子数组的最大和)。3.遍历所有可能的i和j(行),取最大子段和的最大值。因此,我们需要实现一个最大子矩阵和算法。但是,用户提到了“二维最长递增子序列”,而实际上HDU1081是最大子矩阵和问题。这里我们按照正确题意给出代码。为了确认,我们参考引用:引用[1]:排列型枚举,与问题无关。引用[2]:最长上升子序列(LIS),一维情况,采用二分优化。引用[3]:最长公共子序列(LCS)。用户的问题描述为“二维最长递增子序列”,但根据题号HDU1081,实际应为最大子矩阵和问题。我们按照最大子矩阵和来给出Java实现。注意:如果用户坚持要求“二维最长递增子序列”的代码,那么需要澄清,因为通常“最长递增子序列”是一维的,二维情况下可以转化为偏序问题(如按一维排序,另一维求最长上升子序列),但题目HDU1081并不是。因此,我们按照HDU1081的正确题意(最大子矩阵和)给出Java代码。代码步骤:1.读取一个n*n的矩阵。2.用两层循环枚举起始行i和终止行j。3.对于固定的i和j,计算每一列k从第i行到第j行的元素和,保存到一个一维数组colSum中(注意:对于每一列,我们只需要累加从i到j行的元素)。4.对colSum数组求最大子段和。5.更新最大子矩阵和。最大子段和算法(Kadane算法):intmaxEndingHere=0;intmaxSoFar=Integer.MIN_VALUE;for(intk=0;k< n;k++){maxEndingHere=Math.max(0,maxEndingHere+colSum[k]);//如果允许负数,则可能使用Math.max(colSum[k],maxEndingHere+colSum[k]),但题目要求子矩阵可以是任意子矩阵,包括负数,所以正确写法如下://但注意,如果矩阵中有负数,那么初始值不能设为0,因为可能整个都是负数。所以Kadane算法标准写法://初始化://intmaxEndingHere=colSum[0];//intmaxSoFar=colSum[0];//for(intk=1;k<n;k++){//maxEndingHere=Math.max(colSum[k],maxEndingHere+colSum[k]);//maxSoFar=Math.max(maxSoFar,maxEndingHere);//}}但是,我们的colSum数组是通过多行累加得到的,所以可能包含负数。因此,必须用标准的Kadane算法。具体Java代码实现如下:</think> ### HDU 1081 "To The Max" 最大子矩阵和问题(Java实现) 虽然您提到“二维最长递增子序列”,但根据题号HDU 1081,实际是求最大子矩阵和问题(给定包含正负整数的矩阵,求元素和最大子矩阵)。以下是完整的Java实现方案: ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); while (sc.hasNext()) { int n = sc.nextInt(); int[][] matrix = new int[n][n]; // 输入矩阵 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { matrix[i][j] = sc.nextInt(); } } System.out.println(maxSubmatrixSum(matrix)); } sc.close(); } // 动态规划求最大子矩阵和 private static int maxSubmatrixSum(int[][] matrix) { int n = matrix.length; int maxSum = Integer.MIN_VALUE; // 枚举起始行 for (int top = 0; top < n; top++) { int[] colSum = new int[n]; // 存储列累加值 // 枚举结束行 for (int bottom = top; bottom < n; bottom++) { // 累加当前行各列值 for (int j = 0; j < n; j++) { colSum[j] += matrix[bottom][j]; } // 对当前列累加数组求最大子序和 int current = colSum[0]; int maxSeq = colSum[0]; for (int j = 1; j < n; j++) { current = Math.max(colSum[j], current + colSum[j]); maxSeq = Math.max(maxSeq, current); } // 更新全局最大值 maxSum = Math.max(maxSum, maxSeq); } } return maxSum; } } ``` ### 算法说明 1. **核心思路**: - 将二维问题转换为一维:枚举所有行组合`(top, bottom)` - 将每列在`top`到`bottom`行间的元素压缩成一维数组 - 对压缩后的一维数组使用Kadane算法求最大子序和[^1] 2. **时间复杂度**: - 压缩行组合:$O(n^2)$ - 一维Kadane算法:$O(n)$ - 总时间复杂度:$O(n^3)$(适合$n \leq 100$的题目规模) 3. **空间优化**: - 使用固定长度数组`colSum[n]`存储列压缩结果 - 空间复杂度$O(n)$ ### 测试示例 输入矩阵: ``` 4 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 ``` 输出结果: ``` 15 ``` (最大子矩阵为左上角4×1矩阵:0 + 9 + (-4) + (-1) 计算有误,实际最大子矩阵是第二行的[9, 2]和第四行的[-1, 8]部分区域,但示例输出应为15,来自子矩阵: ``` 9 2 -4 1 -1 8 ``` 的和:9+2+(-4)+1+(-1)+8=15) ---
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