矩阵覆盖

题目描述

我们可以用2*1的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形,总共有多少种方法?

链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/72a5a919508a4251859fb2cfb987a0e6
来源:牛客网

依旧是斐波那契数列
2*n的大矩形,和n个2*1的小矩形
其中target*2为大矩阵的大小
有以下几种情形:
1⃣️target <= 0 大矩形为<= 2*0,直接return 1;
2⃣️target = 1大矩形为2*1,只有一种摆放方法,return1;
3⃣️target = 2 大矩形为2*2,有两种摆放方法,return2;
4⃣️target = n 分为两步考虑:
第一次摆放一块 2*1 的小矩阵,则摆放方法总共为f(target - 1)
第一次摆放一块1*2的小矩阵,则摆放方法总共为f(target-2)
因为,摆放了一块1*2的小矩阵(用√√表示),对应下方的1*2(用××表示)摆放方法就确定了,所以为f(targte-2)

代码:

public class Solution {
    public int RectCover(int target) {
      if(target  <= 1){
            return 1;
        }
        if(target*2 == 2){
            return 1;
        }else if(target*2 == 4){
            return 2;
        }else{
            return RectCover((target-1))+RectCover(target-2);
        }
    }
}




### 最小覆盖矩阵的定义与实现 #### 定义 最小覆盖矩阵是指在一个给定的二维字符串矩阵中找到一个最小子矩阵,该子矩阵可以通过平移、旋转或其他方式重复排列来完全覆盖原始矩阵。这一概念通常用于模式匹配领域,例如KMP算法扩展到二维场景的应用。 #### 实现思路 以下是几种常见的实现方法及其背后的理论支持: 1. **基于KMP的二维扩展** KMP算法的核心在于利用前缀表减少不必要的比较次数,在一维情况下表现优异。对于二维情况下的最小覆盖矩阵问题,可以将其视为一种特殊的周期检测问题。具体而言,先尝试将整个矩阵分解成若干可能的小块,并验证这些小块是否能够通过某种组合形式重新构建出完整的输入矩阵[^1]。 2. **贪心策略结合动态规划** 使用贪心的思想逐步扩大候选区域直到发现第一个符合条件的结果为止。这种方法特别适合处理那些具有局部最优性质的问题实例。例如,在某些特定条件下,我们可以假设左上角固定不变的情况下探索其他三个方向上的边界位置变化规律,从而快速定位潜在的最佳解决方案之一[^2]。 3. **滑动窗口技术优化遍历过程** 当面对大规模数据集时,效率成为关键考量因素之一。此时引入滑动窗口机制可以帮助我们更高效地完成任务——仅需维护一个小规模活动区间即可实时更新状态信息而无需反复重算全局属性值。下面给出一段具体的Python代码示例展示如何应用此技巧解决此类挑战: ```python def map_cover(now, hm): """判断当前窗口是否已完全包含目标集合""" for k, v in hm.items(): if now.get(k, 0) < v: return False return True def two_pointers(n, m, hm, arr): """ 寻找满足条件的最小宽度 参数: n (int): 行数 m (int): 列数 hm (dict): 目标字符频率映射 arr (list[list[str]]): 原始矩阵 返回: int: 符合要求的最小宽度 """ min_width = float('inf') # 初始化左右指针及相关变量... ... while right_pointer < total_length: current_char = get_current_character() update_window_statistics(current_char) while window_is_valid(hm): calculate_possible_solution() remove_leftmost_element_from_window() return min_width if min_width != float('inf') else -1 ``` 上述代码片段展示了基本框架结构以及核心逻辑部分,实际部署过程中还需要补充更多细节才能确保正确性和鲁棒性[^4]。 --- ###
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