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
我是大聪明.8 小时前
大模型Tokenizer原理:BPE、WordPiece与子词编码的核心机制深度解析
人工智能·线性代数·算法·机器学习·矩阵
xin_nai12 小时前
LeetCode热题100(Java)(6)矩阵
java·leetcode·矩阵
萌新小码农‍1 天前
人工智能线性代数基础
人工智能·线性代数·机器学习
生信研究猿1 天前
#P4538.第2题-基于混淆矩阵,推导分类模型的核心评估指标
线性代数·矩阵
小白小宋2 天前
【PUSCH第三期】5G NR QC-LDPC编码深度解析:从协议校验矩阵构造到MATLAB完整实现
5g·matlab·矩阵
啦啦啦_99992 天前
1. 线性回归之 向量&矩阵
算法·矩阵·线性回归
star learning white2 天前
线性代数3
人工智能·线性代数·机器学习
爱吃巧克力的程序媛2 天前
计算机图形学---如何理解模型矩阵、视图矩阵、投影矩阵
数码相机·线性代数·矩阵
做cv的小昊2 天前
【TJU】研究生应用统计学课程笔记(5)——第二章 参数估计(2.3 C-R不等式)
c语言·笔记·线性代数·机器学习·数学建模·r语言·概率论
借雨醉东风3 天前
程序分享--常见算法/编程面试题:旋转矩阵
c++·线性代数·算法·面试·职场和发展·矩阵