leetcode 1314. 矩阵区域和(优质解法)

代码:

java 复制代码
class Solution {
    public int[][] matrixBlockSum(int[][] mat, int k) {
        int m=mat.length;
        int n=mat[0].length;

        int[][]answer=new int[m][n];    //要返回的结果矩阵
        int[][]sum=new int[m+1][n+1];   //前缀和数组

        //初始化前缀和数组
        for(int i=1;i<=m;i++){
            for(int j=1;j<=n;j++){
                sum[i][j]=sum[i][j-1]+sum[i-1][j]-sum[i-1][j-1]+mat[i-1][j-1];
            }
        }

        //获取要计算区间的下标(x1,y1)(x2,y2)
        for(int i=0;i<m;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                int x1=Math.max(i-k,0)+1;
                int y1=Math.max(j-k,0)+1;
                int x2=Math.min(i+k,m-1)+1;
                int y2=Math.min(j+k,n-1)+1;

                answer[i][j]=sum[x2][y2]-sum[x1-1][y2]-sum[x2][y1-1]+sum[x1-1][y1-1];
            }
        }

        return answer;
    }
}

题解:

本题的题意可能有点不好理解,可以通过我下面画的图来进行理解

如上图,当想要获得 answer i j 的值时,需要计算 mat 数组中 (i-k,j-k)到 (i+k,j+k)这个矩形中的数据总和

有关计算矩形中数据和的题目,通常使用二维前缀和来解决

首先需要计算 mat 数组对应的二维前缀和数组 sum,sum i j 就代表 mat 数组中从(1,1)下标到(i,j)下标二维数组数据的总和

关于填充二维前缀和数组,以及如何利用二维前缀和数组计算出指定区间中的数据和,都在之前的博客中详细写过,推荐看牛客网 DP35 【模板】二维前缀和

看了上述博客后解决该题目的主体就懂了,现在就要介绍一些细节问题,假设要计算的二维数组是(x1,y1)到(x2,y2)区间,按照题目的要求进行计算时会出现越界的情况,x1 和 y1 下标会出现比 0 小的情况,此时就需要把 x1 和 y1 放到 0 位置上,如下图所示,x2,y2 的下标会出现比 m-1,n-1 大的情况,此时也需要把 x2,y2,放到 m-1,n-1 的位置上

在编写代码时还要注意前缀和数组是比 mat 和 answer 数组多一行一列的(为了消除边界影响),所以 mat i j 对应 sum i+1 j+1

相关推荐
可编程芯片开发36 分钟前
基于MATLAB的PEF湍流风场生成器模拟与仿真
算法
罗西的思考1 小时前
【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (9)--- Reward Judging
人工智能·算法·机器学习
Mr.HeBoYan2 小时前
一次持续三天才出现的丢包故障——深入解析 DPDK Memory Ordering、rte_ring 与 CPU Memory Barrier (下)
linux·网络·算法·架构·dpdk
wabs6663 小时前
关于图论【深度优先搜索的理论基础】
算法·深度优先·图论
先吃饱再说4 小时前
LeetCode 101. 对称二叉树
算法
是Dream呀4 小时前
人眼看不出的伪造,AI如何识别?实测合合信息跨模态鉴伪与去反光技术
算法
QN1幻化引擎5 小时前
SFA 信号场注意力:用8KB参数换248x KV Cache压缩,边缘设备也能跑长序列
人工智能·算法·gitee·gitlab
段一凡-华北理工大学5 小时前
向量数据库实战:选型、调优与落地~系列文章03:向量相似度算法全解:余弦、欧氏、内积,到底该用哪个?
大数据·数据库·人工智能·算法·机器学习·向量相似度·高炉炼铁
cjr_xyi6 小时前
AT1202Contest_c binarydigit 题解
c语言·c++·算法
atunet7 小时前
从算法优化到系统加速的多层级思考7
算法