861. 翻转矩阵后的得分

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861. 翻转矩阵后的得分

有一个二维矩阵 A 其中每个元素的值为 0 或 1 。

移动是指选择任一行或列,并转换该行或列中的每一个值:将所有 0 都更改为 1,将所有 1 都更改为 0。

在做出任意次数的移动后,将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释,矩阵的得分就是这些数字的总和。

返回尽可能高的分数。

示例:

输入:[[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]
输出:39
解释:
转换为 [[1,1,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,1]]
0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39

提示:

1 <= A.length <= 20
1 <= A[0].length <= 20
A[i][j] 是 0 或 1

在这里插入图片描述
作者:LeetCode-Solution
链接:https://leetcode-cn.com/problems/score-after-flipping-matrix/solution/fan-zhuan-ju-zhen-hou-de-de-fen-by-leetc-cxma/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。

class Solution {
    public int matrixScore(int[][] A) {
        int m = A.length;
        if(m==0) return 0;
        int n = A[0].length;

        int res = m*(1 << (n - 1));

        for(int j=1;j<n;j++){
            int temp =0;
            for(int i=0;i<m;i++){
                if(A[i][0]==1){
                    temp += A[i][j];
                }else{
                    temp += (1-A[i][j]);
                }
            }
            temp = Math.max(temp,m-temp);
            res += temp*(1<<(n-j-1));
        }
        return res;
    }
}
时间序列数据预测——15种时序大模型 本文综述了时间序列大模型(TSFM)的最新进展,系统介绍了11种主流模型(如TimeGPT、Lag-Llama、Moirai等)的架构特点、训练数据和创新点,并对比分析了它们在单变量/多变量预测、概率预测等功能上的差异。研究表明,基于"大规模预训练-微调/零样本"范式的TSFM在标准数据集(如M4、ETT)上展现出优于传统方法的性能,Time-MoE等模型更达到SOTA水平。但TSFM仍面临计算成本高、可解释性差等挑战,未来发展方向包括轻量级架构、多模态融合和可解释性增强。 阅读详情

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