算法篇:二维动态规划问题

本文探讨了在给定矩阵A和整数K的情况下,如何寻找最大子矩阵,使其元素和不超过K。通过将二维动态规划问题转化为一维动态规划问题,文章详细解释了算法设计思路,包括定义row[x][y]为第x行前y个数的和,以及如何通过固定列并移动行来解决此问题。

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题目:

给定一个NxM的矩阵A和一个整数K,小Hi希望你能求出其中最大(元素数目最多)的子矩阵,并且该子矩阵中所有元素的和不超过K。

Input

第一行包含三个整数N、M和K。

以下N行每行包含M个整数,表示A。

对于40%的数据,1 <= N, M <= 10  

对于100%的数据,1 <= N, M <= 250 1 <= K <= 2147483647 1 <= Aij <= 10000

Output

满足条件最大的子矩阵所包含的元素数目。如果没有子矩阵满足条件,输出-1。

Sample Input

3 3 9
1 2 3  
2 3 4  
3 4 5

Sample Output

4 

 

/*算法设计思想:将二维动态规划问题转化为一维动态规划问题。

1.定义:设row[x][y]:第x行中前y个数的和,则row[x][q]-row[x][p]:第x行中第p+1~第q个数的和,

行x~y列u~v的矩形的元素之和:

row[x][v]-row[x][u-1]+row[x+1][v]-row[x+1][u-1]+…+row[y][v]-row[y][u-1]

2.过程:先将列固定,只移动行,取行所有的情况,就相当于求最长子段和的一维动态规划问题。

再取列所有的情况,将每一次一维动态规划的结果作为二维动态规划的一项。*/

#include<bits\stdc++.h>

using namespace std;

int dp[255][255];//保存各行对应位置元素和的矩阵

int a[255][255];//输入矩阵

int ans=-1;

int N,M,K;

typedef long long  LL;

 

int main(){

   // cout<<"input M,N,K:";

   //system("pause");

    cin>>M>>N>>K;

    for(int i=1;i<=M;i++){//对每一行的对应位置求和。

        dp[i][0]=0;

        for(int j=1;j<=N;j++){

            cin>>a[i][j];

            dp[i][j]=dp[i][j-1]+a[i][j];

        }

    }

 

for(int i=1;i<M;i++){

    for(int j=i;j<M;j++){

        //先固定列,之后对列进行遍历。

        LL aa=0;

        for(int k=1,l=1;k<=N;k++){

            //固定列之后移动行转化为一维动态规划问题

            aa+=dp[k][j]-dp[k][i-1];

            while(aa>k){

                aa-=dp[l][j]-dp[l][i-1];

                ++l;

            }

            ans=max(ans,(j-i+1)*(k-l+1));

        }

    }

}

   cout<<ans;

   system("pause");

   return 0;

}

参考文章:https://www.cnblogs.com/SeekHit/p/6763833.html

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