3240. 最少翻转次数使二进制矩阵回文 II

Powered by:NEFU AB-IN

Link

文章目录

  • [3240. 最少翻转次数使二进制矩阵回文 II](#3240. 最少翻转次数使二进制矩阵回文 II)

3240. 最少翻转次数使二进制矩阵回文 II

题意

给你一个 m x n 的二进制矩阵 grid 。

如果矩阵中一行或者一列从前往后与从后往前读是一样的,那么我们称这一行或者这一列是 回文 的。

你可以将 grid 中任意格子的值 翻转 ,也就是将格子里的值从 0 变成 1 ,或者从 1 变成 0 。

请你返回 最少 翻转次数,使得矩阵中 所有 行和列都是 回文的 ,且矩阵中 1 的数目可以被 4 整除 。

思路

并查集+思维+dp

  1. 如果一个数变的话,为了保持回文,那么行对称和列对称的两个数也得变(其实是四个数),所以这就形成了一个集合,且集合与集合之间互不影响
  2. 即使用并查集维护,并维护集合中1的个数和集合大小
  3. 使用dp状态机,dp[i]表示:1的数量 %4=i 的最小操作次数,当遇到根节点,对集合针对0和1都进行翻转,因为集合只能全为0和1
  4. 拓展性更强,把4的倍数改成 2 3 4 5 6 7 8 9 的倍数都没关系

代码

python 复制代码
'''
Author: NEFU AB-IN
Date: 2024-08-07 10:04:41
FilePath: \LeetCode\3240\3240.py
LastEditTime: 2024-08-07 11:06:07
'''
# 3.8.19 import
import random
from collections import Counter, defaultdict, deque
from datetime import datetime, timedelta
from functools import lru_cache, reduce
from heapq import heapify, heappop, heappush, nlargest, nsmallest
from itertools import combinations, compress, permutations, starmap, tee
from math import ceil, comb, fabs, floor, gcd, hypot, log, perm, sqrt
from string import ascii_lowercase, ascii_uppercase
from sys import exit, setrecursionlimit, stdin
from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional, Tuple, TypeVar, Union

# Constants
TYPE = TypeVar('TYPE')
N = int(2e5 + 10)
M = int(20)
INF = int(1e12)
OFFSET = int(100)
MOD = int(1e9 + 7)

# Set recursion limit
setrecursionlimit(int(2e9))


class Arr:
    array = staticmethod(lambda x=0, size=N: [x() if callable(x) else x for _ in range(size)])
    array2d = staticmethod(lambda x=0, rows=N, cols=M: [Arr.array(x, cols) for _ in range(rows)])
    graph = staticmethod(lambda size=N: [[] for _ in range(size)])


class Math:
    max = staticmethod(lambda a, b: a if a > b else b)
    min = staticmethod(lambda a, b: a if a < b else b)


class IO:
    input = staticmethod(lambda: stdin.readline().rstrip("\r\n"))
    read = staticmethod(lambda: map(int, IO.input().split()))
    read_list = staticmethod(lambda: list(IO.read()))


class Std:
    class UnionFind:
        """Union-Find data structure."""

        def __init__(self, n):
            self.n = n
            self.parent = list(range(n))  # Parent pointers
            self.rank = Arr.array(1, n)  # Rank (approximate tree height)
            self.size = Arr.array(1, n)  # Size arrays for each node
            self.cnt_1 = Arr.array(0, n)

        def find(self, p):
            """Find the root of the element p with path compression."""
            if self.parent[p] != p:
                self.parent[p] = self.find(self.parent[p])  # Path compression
            return self.parent[p]

        def union(self, p, q):
            """Union the sets containing p and q using union by rank and merge data if available."""
            rootP = self.find(p)
            rootQ = self.find(q)

            if rootP != rootQ:
                # Union by rank
                if self.rank[rootP] > self.rank[rootQ]:
                    self.parent[rootQ] = rootP
                    self.size[rootP] += self.size[rootQ]
                    self.cnt_1[rootP] += self.cnt_1[rootQ]
                    return rootP
                elif self.rank[rootP] < self.rank[rootQ]:
                    self.parent[rootP] = rootQ
                    self.size[rootQ] += self.size[rootP]
                    self.cnt_1[rootQ] += self.cnt_1[rootP]
                    return rootQ
                else:
                    self.parent[rootQ] = rootP
                    self.size[rootP] += self.size[rootQ]
                    self.cnt_1[rootP] += self.cnt_1[rootQ]
                    self.rank[rootP] += 1
                    return rootP
            return rootP  # They are already in the same set

# --------------------------------------------------------------- Division line ------------------------------------------------------------------


class Solution:
    def minFlips(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        m, n = len(grid), len(grid[0])
        uf = Std.UnionFind(m * n)

        def index(i, j): return i * n + j

        for i in range(m):
            for j in range(n):
                uf.cnt_1[index(i, j)] = grid[i][j]

        for i in range(m):
            for j in range(n):
                uf.union(index(i, j), index(i, n - j - 1))
                uf.union(index(i, j), index(m - i - 1, j))

        dp = [0, INF, INF, INF]  # dp[i]表示:1的数量%4=i的最小操作次数
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if uf.find(index(i, j)) == index(i, j):
                    f = [INF] * 4
                    for x in range(4):  # 每个连通块内,要么全1,要么全0
                        # 全变为0,则需要将该连通块的所有1翻转
                        f[(x + 0) % 4] = Math.min(f[(x + 0) % 4], dp[x] + uf.cnt_1[index(i, j)])
                        # 全变为1,则需要将该连通块的所有0翻转,0的数量是总数量减1的数量
                        f[(x + uf.size[index(i, j)]) % 4] = Math.min(f[(x + uf.size[index(i, j)]) % 4], dp[x] + uf.size[index(i, j)] - uf.cnt_1[index(i, j)])
                    dp = f
        return dp[0]
相关推荐
大山同学1 小时前
第三章线性判别函数(二)
线性代数·算法·机器学习
云云3212 小时前
搭建云手机平台的技术要求?
服务器·线性代数·安全·智能手机·矩阵
云云3212 小时前
云手机有哪些用途?云手机选择推荐
服务器·线性代数·安全·智能手机·矩阵
ThreeYear_s2 小时前
基于FPGA 的4位密码锁 矩阵键盘 数码管显示 报警仿真
fpga开发·矩阵·计算机外设
十年一梦实验室2 小时前
【C++】sophus : sim_details.hpp 实现了矩阵函数 W、其导数,以及其逆 (十七)
开发语言·c++·线性代数·矩阵
15年网络推广青哥2 小时前
国际抖音TikTok矩阵运营的关键要素有哪些?
大数据·人工智能·矩阵
阿正的梦工坊2 小时前
范德蒙矩阵(Vandermonde 矩阵)简介:意义、用途及编程应用
线性代数·矩阵
sjsjs118 小时前
【多维DP】力扣3122. 使矩阵满足条件的最少操作次数
算法·leetcode·矩阵
哲学之窗8 小时前
齐次矩阵包含平移和旋转
线性代数·算法·矩阵
原装穿山乙思密达13 小时前
如何利用矩阵化简平面上的二次型曲线
线性代数·矩阵·高等代数·解析几何