最大子矩阵 题解

题目:

1768:最大子矩阵

描述
已知矩阵的大小定义为矩阵中所有元素的和。给定一个矩阵,你的任务是找到最大的非空(大小至少是1 * 1)子矩阵。

比如,如下4 * 4的矩阵

0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2

的最大子矩阵是

9 2
-4 1
-1 8

这个子矩阵的大小是15。

输入

输入是一个N * N的矩阵。输入的第一行给出N (0 < N <= 100)。再后面的若干行中,依次(首先从左到右给出第一行的N个整数,再从左到右给出第二行的N个整数……)给出矩阵中的N2个整数,整数之间由空白字符分隔(空格或者空行)。已知矩阵中整数的范围都在[-127, 127]。
输出

输出最大子矩阵的大小。

思考:对于一般的一维数组求最大连续子序列是十分简单的,那么对于二维数组就可以采用分治的思想,将本题化为简单的一维数组

例如,对于二维数组
-12 32 111 0
2 -12 12 0

就可以化为三个一维数组
1 : -12 32 111 0

2 : 2 -12 12 0

3 : -10 20 123 0

然后再求一维数组求最大连续子序列和中的最大值就可以解决问题了

代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int a[233][233];
int max(int a,int b){return a>b?a:b;} //求最大值
int bigest(int a[],int n); //求最大连续子序列
int main(void)
{
    int n,ans=0;cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
      for(int j=1;j<=n;j++)
        cin>>a[i][j]; //输入
    for(int i=1;i<=n;i++)  //枚举将二维数组分为一维数组的起始行
      for(int j=i;j<=n;j++)  //终止行
      {
        int p[233]={0};  //简化后的一维数组
        for(int k=i;k<=j;k++)
          for(int r=1;r<=n;r++)
            p[r]+=a[k][r];  //将二维数组压缩为一维数组
        ans=max(ans,bigest(p,n)); //答案
      }
    cout<<ans;
}
int bigest(int a[],int n) //a是要求的一维数组,n为一维数组的长度
{
    int ans[2333];
    for(int i=1;i<=n;i++)
      ans[i]=a[i];
    for(int i=2;i<=n;i++)
      ans[i]=max(ans[i],ans[i-1]+a[i]);
    int turn=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)turn=max(turn,ans[i]);
    return turn;
}

以上,完毕。

### 子矩阵问题的算法解析 #### 问题描述 给定一个 \( N \times N \) 的矩阵以及两个整数 \( S \) \( K \),目标是判断是否存在一个大小为 \( K \times K \) 的子矩阵,使得其所有元素等于 \( S \)[^1]。 为了高效解决此问题,可以采用前缀的思想来优化时间复杂度。以下是具体的解决方案: --- #### 前缀的概念 前缀是一种常见的预处理技术,用于快速计算数组或矩阵中的区间。对于二维矩阵而言,可以通过构建前缀矩阵 \( s[i][j] \) 来表示原矩阵中从左上角到位置 \( (i, j) \) 所有元素的累加[^2]。 具体定义如下: \[ s[i][j] = \text{matrix}[0..i-1][0..j-1] \] 通过前缀矩阵,任意子矩阵范围内的元素可以在常数时间内计算得出。假设要查询以 \( (x_1, y_1) \) 为左上角、\( (x_2, y_2) \) 为右下角的子矩阵,则其可由以下公式得到[^4]: ```python sum = s[x2][y2] - s[x1 - 1][y2] - s[x2][y1 - 1] + s[x1 - 1][y1 - 1] ``` --- #### 算法设计 基于上述理论,我们可以分两步解决问题: 1. **构建前缀矩阵**:遍历整个输入矩阵并填充前缀矩阵。 2. **滑动窗口查找**:利用固定大小的 \( K \times K \) 滑窗,在前缀矩阵中逐一验证是否有满足条件的目标子矩阵。 下面是完整的 Java 实现代码: ```java public class SubMatrixSum { public static boolean hasSubMatrixWithSum(int[][] matrix, int S, int K) { if (matrix == null || matrix.length == 0 || K <= 0) return false; int n = matrix.length; // 获取矩阵维度 // 构建前缀矩阵 int[][] prefixSum = new int[n + 1][n + 1]; for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { prefixSum[i][j] = matrix[i - 1][j - 1] + prefixSum[i - 1][j] + prefixSum[i][j - 1] - prefixSum[i - 1][j - 1]; } } // 使用滑动窗口方法检测是否存在符合条件的子矩阵 for (int i = K; i <= n; ++i) { // 遍历行起点 for (int j = K; j <= n; ++j) { // 遍历列起点 int sum = prefixSum[i][j] - prefixSum[i - K][j] - prefixSum[i][j - K] + prefixSum[i - K][j - K]; if (sum == S) return true; // 如果找到匹配则返回true } } return false; // 若未发现任何匹配项则返回false } public static void main(String[] args) { int[][] matrix = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}}; int S = 45; int K = 3; System.out.println(hasSubMatrixWithSum(matrix, S, K)); // 输出应为true } } ``` --- #### 复杂度分析 - 时间复杂度: 构造前缀矩阵的时间复杂度为 \( O(N^2) \),而后续滑动窗口扫描同样需耗时 \( O(N^2) \),因此整体复杂度仍保持在 \( O(N^2) \)。 - 空间复杂度: 主要是存储前缀矩阵的空间开销,即 \( O(N^2) \)。 --- #### 性能改进方向 如果进一步提升效率,还可以考虑结合哈希表记录中间状态或者应用动态规划策略减少重复运算次数。不过这些方案通常会增加额外空间需求。 ---
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