1277。计算全为 1 的方形子矩阵
难度:中等
主题:数组、动态规划、矩阵
给定一个由 1 和 0 组成的 m * n 矩阵,返回 有多少个 方 子矩阵全部为 1。
示例1:
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输入: 矩阵 = [[0,1,1,1], [1,1,1,1], [0,1,1,1]]
-
输出: 15
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说明:
- 边长 1 有 10 个正方形。
- 边长 2 有 4 个正方形。
- 有 1 个边长为 3 的正方形。
- 方格总数 = 10 4 1 = 15.
示例2:
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输入: 矩阵 = [[1,0,1], [1,1,0], [1,1,0]]
-
输出: 7
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说明:
- 边长为 1 的正方形有 6 个。
- 边长 2 有 1 个正方形。
- 方格总数 = 6 1 = 7。
约束:
提示:
- 创建一个加法表,计算上角位于 (0,0) 的 子矩阵 的元素总和。
- 在 O(n3) 中循环所有 子方,并检查总和是否使整个数组为 1,如果检查结果为 1,则在答案中加 1。
解决方案:
我们可以使用动态规划(DP)来跟踪方子矩阵的数量,其中所有子矩阵都可以在矩阵中的每个单元格结束。以下是实现这一目标的方法:
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DP 矩阵定义:
- 定义一个 DP 矩阵 dp,其中 dp[i][j] 表示右下角位于单元格 (i, j) 的所有子矩阵的最大方形子矩阵的大小。
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过渡公式:
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对于矩阵中的每个单元格 (i, j):
- 如果matrix[i][j]为1,则dp[i][j]的值取决于从(i-1,j)延伸形成的平方的最小值,(i,j -1) 和 (i-1, j-1)。过渡公式为:
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
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- If `matrix[i][j]` is 0, `dp[i][j]` will be 0 because a square of ones cannot end at a cell with a zero.
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计算所有方块:
- 将所有 (i, j) 的 dp[i][j] 值累加,得到所有大小的方格总数。
-
时间复杂度:
- 该解决方案适用于 O(m X n),其中 m 和 n 是矩阵的维度。
让我们用 PHP 实现这个解决方案:1277。计算全为 1 的方形子矩阵
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
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解释:
- 我们初始化一个二维数组 dp 来跟踪在每个位置 (i, j) 结束的最大方形子矩阵的大小。
- 对于矩阵中的每个单元格:
- 如果单元格的值为 1,我们会根据相邻单元格计算 dp[i][j],并将其值添加到totalSquares 中。
- 最后,totalSquares 包含所有全为 1 的方形子矩阵的计数。
这个解决方案是高效的并且满足问题中提供的约束。
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