1074. 元素和为目标值的子矩阵数量
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了1074. 元素和为目标值的子矩阵数量相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
给出矩阵 matrix 和目标值 target,返回元素总和等于目标值的非空子矩阵的数量。
子矩阵 x1, y1, x2, y2 是满足 x1 <= x <= x2 且 y1 <= y <= y2 的所有单元 matrix[x][y] 的集合。
如果 (x1, y1, x2, y2) 和 (x1', y1', x2', y2') 两个子矩阵中部分坐标不同(如:x1 != x1'),那么这两个子矩阵也不同。
示例 1:
输入:matrix = [[0,1,0],[1,1,1],[0,1,0]], target = 0
输出:4
解释:四个只含 0 的 1x1 子矩阵。
示例 2:
输入:matrix = [[1,-1],[-1,1]], target = 0
输出:5
解释:两个 1x2 子矩阵,加上两个 2x1 子矩阵,再加上一个 2x2 子矩阵。
示例 3:
输入:matrix = [[904]], target = 0
输出:0
提示:
1 <= matrix.length <= 100
1 <= matrix[0].length <= 100
-1000 <= matrix[i] <= 1000
-10^8 <= target <= 10^8
class Solution {
public:
int numSubmatrixSumTarget(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
int n = matrix.size(),m=matrix[0].size();
// vector<vector<int>> a(n+1,vector<int>(m+1)); 巨消耗时间的代码
int a[101][101];
for(int i =1;i<=n;i++)
{
for(int j = 1;j<=m;j++)
{
a[i][j] = a[i-1][j]+a[i][j-1]-a[i-1][j-1]+matrix[i-1][j-1];
}
}
int ret = 0;
for(int i = 1;i<=n;i++)
for(int j = 1;j<=m;j++)
for(int i1 = i;i1<=n;i1++)
for(int j1=j;j1<=m;j1++)
{
if(a[i1][j1]-a[i1][j-1]-a[i-1][j1]+a[i-1][j-1]==target) ret++;
}
return ret;
}
};
class Solution {
public:
int numSubmatrixSumTarget(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
int n = matrix.size(),m=matrix[0].size();
int ret = 0;
for(int i = 0;i<n;++i)
{
int sum[101]={0};
for(int i1 = i;i1<n;i1++)
{
for(int j = 0;j<m;j++)
{
sum[j] += matrix[i1][j];
}
unordered_map<int,int> mp;
mp[0]=1;
int s = 0;
for(int j = 0;j<m;j++)
{
s+=sum[j];
ret+=mp[s-target];
mp[s]++;
}
}
}
return ret;
}
};
从时间复杂度是上分析,方法二的时间复杂度是比较低的,也可能是数据的问题吧,而且方法二重新声明的变量的次数较多。
方法一时间复杂度O(n*n*n*m*m),方法二时间复杂度O(n*n*m*log(m))
以上是关于1074. 元素和为目标值的子矩阵数量的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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