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思路:二维前缀和
给定一个 的矩阵,矩阵中的每个点,都有一个价值 ,我们需要找到一个价值最大的矩阵,该矩阵的价值为其范围内所有点的价值之和,同时,每包含一个点,就需要减去 的价值。
我们很容易想到,在直到矩阵大小后,我们能够 的计算出里面有多少个点,但是我们缺少一种方法,一种能够快速求得矩阵内价值总和的方法。
这种方法就是
二维前缀和
,它能够在 的预处理后, 获得我们想要的答案。二位前缀和的原理如下:
假设我们有一个矩阵
定义:
$$a = \begin{Bmatrix} 0&1&2&3\\ 4&5&6&6\\ 8&9&10&11\\ 12&13&14&15 \end{Bmatrix} $$表示从左上角(1,1)到(i,j)的一个矩形的和,比如。
那么是怎么求来的呢?
我们在计算该数组时,从上往下,从左往右计算,那么当我们计算到时,它的左上一块矩阵的值就必定是已经计算好了。
好了,现在我们手上有以下三个数据 ,我们的目标是求出 。
根据 数组的定义, 就是红+绿, 就是红+浅蓝,而 就是红,于是我们可以很容易发现:
$pre[i][j] = pre[i-1][j]+pre[i][j-1]-pre[i-1][j-1]+a[i][j]$
即:红+绿+红+浅蓝-红+蓝
这样我们就得到了一个 数组。当我们用 数组去求解我们需要的答案时,其实就是逆向的过程。这里不做讲解,留给读者自己理解。(可以想想,当我们拥有了 数组后,该如何求蓝色部分的值?)
代码
C++
#include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; bool matrix[15][15]; int m,n; int ans=1e9; bool check(int x,int y,int len){ for(int i=0;i<len;++i){ for(int j=0;j<len;++j){ if(matrix[x+i][y+j]) return false; } } return true; } void fill(int x,int y,int len){// 采用异或方法进行填充/取消填充 for(int i=0;i<len;++i){ for(int j=0;j<len;++j){ matrix[x+i][y+j]^=1; } } } void dfs(int x, int y, int cnt){ if(cnt>=ans) return;// 剪枝,当前记录数已经≥已记录的最小答案,不再进行搜索 if(x==m+1){// 填充完毕,更新答案 ans=cnt; return; } if(y>n) dfs(x+1,1,cnt); bool full=true; for(int i=y;i<=n;++i){// 从当前行的第y个格子开始枚举,找到第一个没有填充的格子 if(!matrix[x][i]){// 当前格子未填充,尝试填充正方形 full=false; for(int j=min(n-i+1,m-x+1);j>=1;--j){// 枚举填充正方形的边长,从长边开始枚举 if(check(x,i,j)){// 判断从第x行第i个格子开始能不能填充边长为j的长方形 fill(x,i,j);// 填充 dfs(x,y+j,cnt+1);// 填充完一个正方形,尝试下一次填充 fill(x,i,j);// 取消填充 } } break;// 尝试在当前格子填充正方形的所有情况已经全部考虑,直接弹出 } } if(full) dfs(x+1,1,cnt);// 当前行都填充了,搜索下一行 } int main(){ scanf("%d %d",&m,&n); dfs(1,1,0); printf("%d",ans); return 0; }
python
def check(x, y, length): # 判断从第x行第y个格子开始能否填充边长为length的正方形 for i in range(length): for j in range(length): if matrix[x+i][y+j]: return False return True def fill(x, y, length): # 采用异或方法进行填充/取消填充 for i in range(length): for j in range(length): matrix[x+i][y+j] ^= 1 def dfs(x, y, cnt): global ans if cnt >= ans: return # 剪枝,当前记录数已经≥已记录的最小答案,不再进行搜索 if x == m + 1: ans = cnt # 填充完毕,更新答案 return if y > n: dfs(x + 1, 1, cnt) full = True for i in range(y, n + 1): # 从当前行的第y个格子开始枚举,找到第一个没有填充的格子 if not matrix[x][i]: # 当前格子未填充,尝试填充正方形 full = False for j in range(min(n - i + 1, m - x + 1), 0, -1): # 枚举填充正方形的边长,从长边开始枚举 if check(x, i, j): fill(x, i, j) # 填充 dfs(x, y + j, cnt + 1) # 填充完一个正方形,尝试下一次填充 fill(x, i, j) # 取消填充 break # 尝试在当前格子填充正方形的所有情况已经全部考虑,直接跳出循环 if full: dfs(x + 1, 1, cnt) # 当前行都填充了,搜索下一行 m, n = map(int, input().split()) matrix = [[False] * 15 for _ in range(15)] ans = 1e9 dfs(1, 1, 0) print(ans)
Java
import java.util.Scanner; public class Main { static boolean[][] matrix = new boolean[15][15]; static int m, n; static int ans = (int) 1e9; static boolean check(int x, int y, int len) { // 判断从第x行第y个格子开始能否填充边长为len的正方形 for (int i = 0; i < len; ++i) { for (int j = 0; j < len; ++j) { if (matrix[x + i][y + j]) return false; } } return true; } static void fill(int x, int y, int len) { // 采用异或方法进行填充/取消填充 for (int i = 0; i < len; ++i) { for (int j = 0; j < len; ++j) { matrix[x + i][y + j] ^= true; } } } static void dfs(int x, int y, int cnt) { if (cnt >= ans) return; // 剪枝,当前记录数已经≥已记录的最小答案,不再进行搜索 if (x == m + 1) { ans = cnt; // 填充完毕,更新答案 return; } if (y > n) dfs(x + 1, 1, cnt); boolean full = true; for (int i = y; i <= n; ++i) { // 从当前行的第y个格子开始枚举,找到第一个没有填充的格子 if (!matrix[x][i]) { // 当前格子未填充,尝试填充正方形 full = false; for (int j = Math.min(n - i + 1, m - x + 1); j >= 1; --j) { // 枚举填充正方形的边长,从长边开始枚举 if (check(x, i, j)) { // 判断从第x行第i个格子开始能不能填充边长为j的正方形 fill(x, i, j); // 填充 dfs(x, y + j, cnt + 1); // 填充完一个正方形,尝试下一次填充 fill(x, i, j); // 取消填充 } } break; // 尝试在当前格子填充正方形的所有情况已经全部考虑,直接跳出循环 } } if (full) dfs(x + 1, 1, cnt); // 当前行都填充了,搜索下一行 } public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); m = scanner.nextInt(); n = scanner.nextInt(); dfs(1, 1, 0); System.out.println(ans); scanner.close(); } }
Go
package main import "fmt" var matrix [15][15]bool var m, n int var ans = int(1e9) func check(x, y, length int) bool { // 判断从第x行第y个格子开始能否填充边长为length的正方形 for i := 0; i < length; i++ { for j := 0; j < length; j++ { if matrix[x+i][y+j] { return false } } } return true } func fill(x, y, length int) { // 采用异或方法进行填充/取消填充 for i := 0; i < length; i++ { for j := 0; j < length; j++ { matrix[x+i][y+j] = !matrix[x+i][y+j] } } } func dfs(x, y, cnt int) { if cnt >= ans { return // 剪枝,当前记录数已经≥已记录的最小答案,不再进行搜索 } if x == m+1 { ans = cnt // 填充完毕,更新答案 return } if y > n { dfs(x+1, 1, cnt) } full := true for i := y; i <= n; i++ { // 从当前行的第y个格子开始枚举,找到第一个没有填充的格子 if !matrix[x][i] { // 当前格子未填充,尝试填充正方形 full = false for j := min(n-i+1, m-x+1); j >= 1; j-- { // 枚举填充正方形的边长,从长边开始枚举 if check(x, i, j) { fill(x, i, j) // 填充 dfs(x, y+j, cnt+1) // 填充完一个正方形,尝试下一次填充 fill(x, i, j) // 取消填充 } } break // 尝试在当前格子填充正方形的所有情况已经全部考虑,直接跳出循环 } } if full { dfs(x+1, 1, cnt) // 当前行都填充了,搜索下一行 } } func min(a, b int) int { if a < b { return a } return b } func main() { fmt.Scan(&m, &n) dfs(1, 1, 0) fmt.Println(ans) }
Js
function check(x, y, length) { // 判断从第x行第y个格子开始能否填充边长为length的正方形 for (let i = 0; i < length; i++) { for (let j = 0; j < length; j++) { if (matrix[x + i][y + j]) { return false; } } } return true; } function fill(x, y, length) { // 采用异或方法进行填充/取消填充 for (let i = 0; i < length; i++) { for (let j = 0; j < length; j++) { matrix[x + i][y + j] = !matrix[x + i][y + j]; } } } function dfs(x, y, cnt) { if (cnt >= ans) { return; // 剪枝,当前记录数已经≥已记录的最小答案,不再进行搜索 } if (x === m + 1) { ans = cnt; // 填充完毕,更新答案 return; } if (y > n) { dfs(x + 1, 1, cnt); } let full = true; for (let i = y; i <= n; i++) { // 从当前行的第y个格子开始枚举,找到第一个没有填充的格子 if (!matrix[x][i]) { // 当前格子未填充,尝试填充正方形 full = false; for (let j = Math.min(n - i + 1, m - x + 1); j >= 1; j--) { // 枚举填充正方形的边长,从长边开始枚举 if (check(x, i, j)) { fill(x, i, j); // 填充 dfs(x, y + j, cnt + 1); // 填充完一个正方形,尝试下一次填充 fill(x, i, j); // 取消填充 } } break; // 尝试在当前格子填充正方形的所有情况已经全部考虑,直接跳出循环 } } if (full) { dfs(x + 1, 1, cnt); // 当前行都填充了,搜索下一行 } } function main() { const readline = require("readline"); const rl = readline.createInterface({ input: process.stdin, output: process.stdout, }); rl.on("line", (line) => { const input = line.split(" ").map(Number); m = input[0]; n = input[1]; rl.close(); }).on("close", () => { matrix = new Array(15).fill(false).map(() => new Array(15).fill(false)); dfs(1, 1, 0); console.log(ans); process.exit(0); }); } main();
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Information
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