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题目描述:
解法
防止有人看不明白题目,先解释一下题目
二维前缀和思想:
使用前缀和矩阵
ret = [x1,y1]~[x2,y2]
= D
= (A+B+C+D)-(A+B)-(A+C)+A
= dp[x2,y2]-dp[x1-1,y2]-dp[x2,y1-1]+dp[x1-1,y1-1]
重要的是怎么找到坐标answer[i][j]
?
这里要注意:是坐标,不是坐标系。
如果是(0,0)
的话,比0
小的都要舍掉。同理,比结尾大的也要舍掉。
我们可以处理一下:
m,n
为边界。
还需要注意下标的映射关系。
ma
矩阵是以(0,0)
开始的,前缀和dp
矩阵是以(1,1)
开始的。
从dp
里面找(x,y)
的时候,要(x-1,y-1)
才是mat
里面的前缀和
从answer
里面找(x,y)
的时候,要(x+1,y+1)
才是dp
里面的前缀和
所以我们要么改矩阵的面积公式,要么在这里改:
这样求到的就是dp
表里面的坐标了。
前缀和矩阵 dp[i][j]
表示 mat
中从 (0,0)
到 (i-1,j-1)
矩形区域内的元素之和。
下面的结果矩阵ret
就是answer
C++ 算法代码:
cpp
class Solution {
public:
vector<vector<int>> matrixBlockSum(vector<vector<int>>& mat, int k) {
int m = mat.size(), n = mat[0].size();
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));
// 1. 预处理前缀和矩阵
for(int i = 1; i <= m; i++)
for(int j = 1; j <= n; j++)
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i - 1][j - 1] +
mat[i - 1][j - 1];
// 2. 使用
vector<vector<int>> ret(m, vector<int>(n));
for(int i = 0; i < m; i++)
for(int j = 0; j < n; j++)
{
int x1 = max(0, i - k) + 1, y1 = max(0, j - k) + 1;
int x2 = min(m - 1, i + k) + 1, y2 = min(n - 1, j + k) + 1;
ret[i][j] = dp[x2][y2] - dp[x1 - 1][y2] - dp[x2][y1 - 1] +
dp[x1 - 1][y1 - 1];
}
return ret;
}
};