【SSL 1056】最大子矩阵 (多维DP)

news2024/12/23 15:46:17

题目大意

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 1*1 11)子矩阵。
比如,如下 4 ∗ 4 4*4 44 子矩阵
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 15 15

输入格式

输入一个 N ∗ N N*N NN ( 1 < = N < = 500 ) (1<=N<=500) (1<=N<=500)的整数矩阵,每个数的范围在 − 127 -127 127~ 127 127 127 之间。

输出格式

输出最大子矩阵的大小。

输入样例

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

输出样例

15

基本思路

我们的第一想法肯定是暴力枚举,但即便用二维前缀和优化依然是 O ( n 4 ) O(n^4) O(n4) ,明显是承受不了的。我们观察数据规模可以发现 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3) 是可以承受的,因为每个 f o r for for 循环不一定都是 n n n ,那么怎么优化呢?

首先我们可以枚举枚子矩阵的宽度,即它有多少列。然后我们在将这个子矩阵中每一行的数加起来看成一个数。
在这里插入图片描述
此时我们得到了一个从上到下有 n n n 个数的数列(因为我们只枚举了宽度,长度即行数则默认为 n n n)。接下来就要确定行数了,现在问题就转化为在这 n n n 个数中选取一段和最大的连续子序列。 在这个图中就是 11 , − 3 , 7 11, -3 , 7 11,3,7,由此确定的子矩阵为 { 9 , 2 } \{9,2\} {9,2} { − 4 , 1 } \{-4,1\} {4,1} { − 1 , 8 } \{-1,8\} {1,8} 了。

还有一个问题需要注意,因为存在负值情况,所以 a n s ans ans 要赋一个极小值。

核心代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=510;
int n,s[N][N],ans=-1e9;
int main(){
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++){
			cin>>s[i][j];
			s[i][j]+=s[i][j-1];
		}
	for(int d=0;d<n;d++){//枚举宽度 
		for(int i=1;i+d<=n;i++){
			int j=i+d,tmp=0;
			for(int k=1;k<=n;k++){
				tmp+=(s[k][j]-s[k][i-1]);//将此行的数看成一个数
				ans=max(ans,tmp);
				tmp=max(tmp,0); 
			}
		}
	}
	cout<<ans;
//	2
//	-4 -2
//	-3 -1
//	
//	-1
	return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1894601.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

构建LangChain应用程序的示例代码:53、利用多模态大型语言模型在RAG应用中处理混合文档的示例

许多文档包含多种内容类型&#xff0c;包括文本和图像。 然而&#xff0c;在大多数 RAG 应用中&#xff0c;图像中捕获的信息都会丢失。 随着多模态LLMs的出现&#xff0c;比如GPT-4V&#xff0c;如何在RAG中利用图像是值得考虑的。 本篇指南的亮点是&#xff1a; 使用非结…

Airflow: 大数据调度工具详解

欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;欢迎订阅相关专栏&#xff1a; 欢迎关注微信公众号&#xff1a;野老杂谈 ⭐️ 全网最全IT互联网公司面试宝典&#xff1a;收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题. ⭐️ AIGC时代的创新与未来&a…

国产芯片方案/蓝牙咖啡电子秤方案研发

咖啡电子秤芯片方案精确值可做到分度值0.1g的精准称重,并带有过载提示、自动归零、去皮称重、压低报警等功能&#xff0c;工作电压在2.4V~3.6V之间&#xff0c;满足于咖啡电子秤的电压使用。同时咖啡电子秤PCBA设计可支持四个单位显示&#xff0c;分别为&#xff1a;g、lb、oz、…

stm32——定时器级联

在STM32当中扩展定时范围&#xff1a;单个定时器的定时长度可能无法满足某些应用的需求。通过级联&#xff0c;可以实现更长时间的定时&#xff1b;提高定时精度&#xff1a;能够在长定时的基础上&#xff0c;通过合理配置&#xff0c;实现更精细的定时控制&#xff1b;处理复杂…

Git安装以及环境配置(详细)

一、Git下载 1.官网&#xff08;但是很慢&#xff09; https://git-scm.com/ 2.镜像版&#xff08;比较推荐&#xff09; CNPM Binaries Mirror 里边多个选择合适的进行下载&#xff08;不要选带有rc0,rc1的&#xff0c;都是预发布版本&#xff09; 进入后如下&#xff0c…

【LeetCode】十一、滑动窗口:长度最小的子数组 + 定长子串的元音最大数目

文章目录 1、滑动窗口2、leetcode209&#xff1a;长度最小的子数组3、leetcode1456&#xff1a;定长子串中元音的最大数目 1、滑动窗口 如下&#xff0c;有一个数组&#xff0c;现三个元素为一组&#xff0c;求最大的和&#xff0c;自然可以while循环实现&#xff1a;i 、i1、…

无线领夹麦克风哪个品牌好,推荐口碑最好的麦克风品牌

在5G网络普及的浪潮下&#xff0c;短视频平台的兴起带动了一股全民创作的热潮。无论是城市街头还是乡间小径&#xff0c;人们纷纷拿起手机&#xff0c;记录生活中的点点滴滴。领夹式麦克风凭借其精准的拾音特性和稳定的信号传输&#xff0c;无论是在静止状态还是在移动过程中&a…

【MindSpore学习打卡】应用实践-计算机视觉-SSD目标检测:从理论到实现

在计算机视觉领域&#xff0c;目标检测是一个至关重要的任务。它不仅要求识别图像中的目标物体&#xff0c;还需要精确定位这些物体的位置。近年来&#xff0c;随着深度学习技术的飞速发展&#xff0c;各种高效的目标检测算法层出不穷。SSD&#xff08;Single Shot MultiBox De…

Elasticsearch 使用误区之二——频繁更新文档

在使用 Elasticsearch 时&#xff0c;频繁更新文档是一种常见误区。这不仅影响性能&#xff0c;还可能导致系统资源的浪费。 理解 Elasticsearch 的文档更新机制对于优化性能至关重要。 关于 Elasticsearch 更新操作&#xff0c;常见问题如下&#xff1a; ——https://t.zsxq.c…

2024年显著性检测部分论文及代码汇总(3)

ICML Size-invariance Matters: Rethinking Metrics and Losses for Imbalanced Multi-object Salient Object Detection code Abstacrt&#xff1a;本文探讨了显著性检测中评价指标的尺寸不变性&#xff0c;尤其是当图像中存在多个大小不同的目标时。作者观察到&#xff0c;…

Elasticsearch集群部署(上)

目录 前言 一. 环境准备 二. 实施部署 三. 安装配置head监控插件 &#xff08;只在第一台es部署&#xff09; 四. Kibana部署&#xff08;当前还是在第一台es部署&#xff09; 五. 安装配置Nginx反向代理 六. Logstash部署与测试 下篇&#xff1a;Elasticsearch集群部…

汽配企业MES管理系统的四大应用场景

在当今快速迭代的汽车工业领域&#xff0c;一家位于繁华工业园区的中型汽配制造企业正经历着前所未有的变革。该企业&#xff0c;作为汽车发动机零部件的重要供应商&#xff0c;其客户网络遍布国内外&#xff0c;与多家知名汽车制造商保持着紧密的合作关系。然而&#xff0c;随…

WordPress主题大前端DUX v8.7源码下载

全新&#xff1a;用户注册流程&#xff0c;验证邮箱&#xff0c;设置密码 新增&#xff1a;列表显示小视频和横幅视频 新增&#xff1a;文章内容中的外链全部增加 nofollow 新增&#xff1a;客服功能中的链接添加 nofollow 优化&#xff1a;产品分类的价格显示

JavaScript中的this指向

1. 全局环境下的this 在全局环境中&#xff08;在浏览器中是window对象&#xff0c;在Node.js中是global对象&#xff09;&#xff0c;this指向全局对象。 console.log(this window); // 在浏览器中为true console.log(this.document ! undefined); // true&#xff0c;因为…

测试引擎模拟接口实战

在上一章的内容中&#xff0c;我简单介绍了整个微服务的各个子模块&#xff0c;还封装了一些工具类。 当然&#xff0c;若还没完成上次内容的也可以点击右侧的传送门------传送门 EngineApplication 在开发测试引擎模拟接口之前&#xff0c;还需要给xxx-engine创建一个Sprin…

盛元广通打造智慧校园实验室安全管理系统

盛元广通智慧校园实验室安全管理系统以安全为重点&#xff0c;构建由学校、二级单位、实验室组成的三级联动的实验室安全多级管理体系、多类用户角色&#xff0c;内置教育部标准检查表&#xff0c;支撑实验室相关业务过程的智慧管理。实现通过PC端/手机移动端开展检查工作、手机…

上位机图像处理和嵌入式模块部署(mcu项目1:实现协议)

【 声明&#xff1a;版权所有&#xff0c;欢迎转载&#xff0c;请勿用于商业用途。 联系信箱&#xff1a;feixiaoxing 163.com】 这种mcu的嵌入式模块理论上都是私有协议&#xff0c;因为上位机和下位机都是自己开发的&#xff0c;所以只需要自己保证上、下位机可以通讯上&…

【SQL】⼀棵 B+树能存储多少条数据

B树的存储容量取决于多个因素&#xff0c;包括树的阶&#xff08;即每个节点的最大子节点数&#xff09;、键的大小和每个节点的容量。计算一棵B树能存储多少条数据&#xff0c;通常需要了解以下参数&#xff1a; 节点大小&#xff1a;一般情况下&#xff0c;节点大小等于数据…

2024Datawhale-AI夏令营——机器学习挑战赛——学习笔记

#ai夏令营#datawhale#夏令营 Day1:入门级demo运行 这个其实比较简单&#xff0c;按照操作来做就行了&#xff0c;特征工程和调参暂时都没有做&#xff0c;后续的才是重头戏。 Day2:正式比赛开始 赛题&#xff1a;数据挖掘赛道——利用机器学习方法根据给定的特征判断PROTACs…

选微调、RAG还是微调+RAG?

RAG技术是一种结合了检索与生成的方法。它通常依赖于两个核心组件&#xff1a;一个大型语言模型&#xff08;如GPT-3&#xff09;和一个检索系统&#xff08;如向量数据库&#xff09;。RAG先使用检索系统从大量数据中检索出相关信息&#xff0c;然后将这些信息提供给语言模型&…