悬线法【动态规划】

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原创最新推荐文章于 2026-05-05 10:37:16 发布 231 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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悬线法：解决给定矩阵中满足条件的最大子矩阵

2019 ICPC 银川 K.Largest Common Submatrix

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#动态规划 #算法

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动态规划——悬线法悬线法用来求解最大子矩形问题。极大悬线：以某个点为悬线的下端点，一直往上延伸的最大可行宽度为111的线段。左右扩展：将极大悬线向左向右进行最大化扩展。因此定义变量h[x]h[x]h[x]，l[x]l[x]l[x]和r[x]r[x]r[x]，分别表示极大悬线的高度，左扩展的边界，右扩展的边界。例题 P1169 棋盘制作 #include <bits/stdc++.h> #define FR freopen("in.txt", "r", stdin) using

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动态规划悬线法

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LeetCode 221. Maximal Square【单调栈/悬线法/动态规划】中等

本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，还会用多种编程语言实现题解，涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。为了方便在PC上运行调试、分享代码文件，我还建立了相关的仓库：https://github.com/memcpy0/LeetCode-Conqu.

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洛谷P1169 [ZJOI2007]棋盘制作悬线法 动态规划

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悬线法的用途：针对求给定矩阵中满足某条件的极大矩阵，比如“面积最大的长方形、正方形”“周长最长的矩形等等”。悬线法的基本思路：维护三个二维数组，Left,Right,Up数组。 Left数组存储从map[i][j]这个点出发，满足条件能到达的最左边地方。 Right数组存储从map[i][j]这个点出发，满足条件能到达的最右边地方。 Up数组比较耿直，直接存储从这点以上满足条件的能到达的最大长度...

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acm总结——悬线法（动态规划）

悬线法的作用解决最大子矩阵问题，时间复杂度为O(nm)。原理对于一个n*m的矩阵，其中有若干个障碍，我们需要找到一个没有包含障碍的最大子矩阵。我们可以以一个点为起点，向上延伸出一条竖线并让其左右移动，直至移动到障碍或者矩阵的边界，进而就可以确认出一个矩阵，再遍历每一个点就能找到最大子矩阵。操作首先我们可以定义一个二维数组h[i][j]用于表示悬线的长度。对于每一个点，倘若他正上方的点满足题目所要求的条件（like:题目要求求没有障碍的最大子矩阵，那么满足条件便为无障碍的点），那么这一个点

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HDU - 4328 Cut the cake 动态规划(悬线法)

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备战蓝桥杯---动态规划之悬线法

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【ZJOI2007】【悬线法】棋盘制作

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