C++前缀和算法:构造乘积矩阵

基础知识点

C++算法:前缀和基础

题目

给你一个下标从 0 开始、大小为 n * m 的二维整数矩阵 grid ,定义一个下标从 0 开始、大小为 n * m 的的二维矩阵 p。如果满足以下条件,则称 p 为 grid 的 乘积矩阵 :

对于每个元素 p[i][j] ,它的值等于除了 grid[i][j] 外所有元素的乘积。乘积对 12345 取余数。

返回 grid 的乘积矩阵。

示例 1:

输入:grid = [[1,2],[3,4]]

输出:[[24,12],[8,6]]

解释:p[0][0] = grid[0][1] * grid[1][0] * grid[1][1] = 2 * 3 * 4 = 24

p[0][1] = grid[0][0] * grid[1][0] * grid[1][1] = 1 * 3 * 4 = 12

p[1][0] = grid[0][0] * grid[0][1] * grid[1][1] = 1 * 2 * 4 = 8

p[1][1] = grid[0][0] * grid[0][1] * grid[1][0] = 1 * 2 * 3 = 6

所以答案是 [[24,12],[8,6]] 。

示例 2:

输入:grid = [[12345],[2],[1]]

输出:[[2],[0],[0]]

解释:p[0][0] = grid[0][1] * grid[0][2] = 2 * 1 = 2

p[0][1] = grid[0][0] * grid[0][2] = 12345 * 1 = 12345. 12345 % 12345 = 0 ,所以 p[0][1] = 0

p[0][2] = grid[0][0] * grid[0][1] = 12345 * 2 = 24690. 24690 % 12345 = 0 ,所以 p[0][2] = 0

所以答案是 [[2],[0],[0]] 。

感悟

原以为和MOD = 1000000007一样,直接使用封装好的此类,发现错误。赛场上时间紧急,来不及分析是两个不同的问题,还是我封装错误。只好使用笨办法。我记得1000000007是质数,才能转除为乘。考虑过12345是否是质数,当时觉判断烦恼,所以没判断。现在觉得很简单:以5结尾,就是5的倍数,不是质数。

分析

前缀和后缀和。第一轮的preRow记录[0,r) 所有元素的乘积,vLeft[r][c] 记录本行左边各元素的乘积,vRight[r][c]记录本行右边各元素的乘积。vRet[r][c]记录这三个的乘积。第二轮preRow记录[r+1,m_r)所有元素的乘积。第二轮vRet[r][c]乘以preRow就是结果。

测试用例

1 2 3
4 5 6
7 8 9

结果

当前数 前面行的乘积 前面行的乘积 左边乘积 右边乘积
1 1 4...9 1 6
2 1 4...9 1 3
3 1 4...9 2 1
4 6 7...9 1 30
5 6 7...9 4 6
6 6 7...9 20 1
7 1...6 1 1 72
8 1...6 1 7 9
9 1...6 1 56 1

解释

对{4,5,6}而言第一轮preRow是12 3=6,第二轮preRow是789。对4而言,left是1,right是30。对5而言,left是4,right是6。对6而言,left是20,right是1。

时间复杂度

O(n^2) 2轮,每轮2层循环,每层循环是O(n)。

代码

class Solution {

public:

vector<vector> constructProductMatrix(vector<vector>& grid) {

m_r = grid.size();

m_c = grid.front().size();

//vLeft记录当前行,左边的成绩

vector<vector> vLeft(m_r, vector(m_c)), vRight(m_r, vector(m_c)), vRet(m_r, vector(m_c));

int iPreRow = 1;

for (int r = 0; r < m_r; r++)

{

int pre = 1;

for (int c = 0; c < m_c; c++)

{

vLeft[r][c] = pre;

MulSelf(pre, grid[r][c]);

}

pre = 1;

for (int c = m_c-1 ; c >= 0 ; c-- )

{

vRight[r][c] = pre;

MulSelf(pre, grid[r][c]);

}

for (int c = 0; c < m_c; c++)

{

vRet[r][c] = 1;

MulSelf(vRet[r][c], iPreRow);

MulSelf(vRet[r][c], vLeft[r][c]);

MulSelf(vRet[r][c], vRight[r][c]);

}

MulSelf(iPreRow, pre);

}

iPreRow = 1;

for (int r = m_r-1; r >= 0 ; r-- )

{

int pre = 1;

for (int c = 0; c < m_c; c++)

{

MulSelf(vRet[r][c], iPreRow);

MulSelf(pre, grid[r][c]);

}

MulSelf(iPreRow, pre);

}

return vRet;

}

void MulSelf(int& self, int other)

{

const int MOD = 12345;

self = ((long long)self * other) % MOD;

}

int m_r, m_c;

};

一维化降低复杂度

分析

vLeft[r][c]记录 [0,r)行所有元素及r行[0,c)列元素的乘积,第二轮的pre记录(r,m_c)行所有元素及r行(c,m_c)列元素的乘积。

vLeft[1][1] = 12 34 第二轮的pre = 9 876

代码

class Solution {

public:

vector<vector> constructProductMatrix(vector<vector>& grid) {

m_r = grid.size();

m_c = grid.front().size();

vector < vector> vLeft(m_r, vector(m_c));

int pre = 1;

for (int r = 0; r < m_r; r++)

{

for (int c = 0; c < m_c; c++)

{

vLeft[r][c] = pre;

MulSelf(pre, grid[r][c]);

}

}

vector<vector> vRet(m_r, vector(m_c));

pre = 1;

for (int r = m_r-1 ; r >= 0 ;r--)

{

for (int c = m_c-1 ; c >= 0 ; c-- )

{

const int index = m_c * r + c;

vRet[r][c] = pre;

MulSelf(vRet[r][c], vLeft[r][c]);

MulSelf(pre, grid[r][c]);

}

}

return vRet;

}

void MulSelf(int& self, int other)

{

const int MOD = 12345;

self = ((long long)self * other) % MOD;

}

int m_r, m_c;

};

测试用例

template

void Assert(const vector& v1, const vector& v2)

{

if (v1.size() != v2.size())

{

assert(false);

return;

}

for (int i = 0; i < v1.size(); i++)

{

assert(v1[i] == v2[i]);

}

}

template

void Assert(const T& t1, const T& t2)

{

assert(t1 == t2);

}

int main()

{

vector<vector>grid = { {1,2,3},{4,5,6} };

vector<vector> ans = { {720,360,240},{180,144,120} };

auto res = Solution().constructProductMatrix(grid);

Assert(res, ans);

grid = { {1,2,},{3,4},{5,6 }};

ans = { {720,360},{240,180},{144,120} };

res = Solution().constructProductMatrix(grid);

Assert(res, ans);

grid = { { 1,2,3,4,5,6 } };

ans = { { 720,360,240,180,144,120} };

res = Solution().constructProductMatrix(grid);

Assert(res, ans);

grid = { { 1},{2},{3},{4},{5},{6} };

ans = { { 720},{360},{240},{180},{144},{120} };

res = Solution().constructProductMatrix(grid);

Assert(res, ans);

CConsole::Out(res);

}

其它

视频课程

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测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17

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