《算法闯关指南:优选算法--前缀和》--31.连续数组,32.矩阵区域和


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聚焦算法题实战,系统讲解三大核心板块:优选算法:剖析动态规划、二分法等高效策略,学会寻找"最优解"。 递归与回溯:掌握问题分解与状态回退,攻克组合、排列等难题。 贪心算法:理解"局部最优"到"全局最优"的思路,解决区间调度等问题 内容以题带点,讲解思路与代码实现,帮助大家快速提升代码能力。


31. 连续数组

题目链接

525. 连续数组 - 力扣(LeetCode)

题目描述

题目示例

解法(前缀和+哈希表):

算法思路:

稍微转换一下题目,就会变成我们熟悉的题:

  • 本题让我们找出一段连续的区间,01出现的次数相同。
  • 如果将0记为-11记为1,问题就变成了找出一段区间,这段区间的和等于0
  • 于是,就和之前做过的那个和为k的子数组的题思路类似了

    i 为数组中的任意位置,用 sum[i] 表示【0,i】区间内所有元素的和。
    想知道最大的【以 i 结尾的和为 0 的子数组】,就要找到从左往右第一个 x1 使得【x1,i】区间内所有元素的和为 0。那么【0,x1-1】区间内的和是不是就是 sum[i] 了。于是问题就变成:
  • 找到在【0,i-1】区间内,第一次出现 sum[i] 的位置即可。

我们还是不用真的初始化一个前缀和数组,因为我们只关心 i 位置之前,第一个前缀和等于 sum[i] 的位置,因此,我们仅需用一个哈希表,一边求当前位置的前缀和,一边记录第一次出现该前缀和的位置。

C++算法代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int findMaxLength(vector<int>& nums) {
        unordered_map<int,int>hash;
        hash[0]=-1;//默认前缀和为0的情况有一个,但这里注意我们的后面一个int是存下标的

        int sum=0,ret=0;
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            sum+=nums[i]==0?-1:1;//计算当前位置的前缀和
            //并且数组中为0的改成-1;
            if(hash.count(sum)) ret=max(ret,i-hash[sum]);
            else hash[sum]=i;
        }
        return ret;
    }
};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:


32. 矩阵区域和

题目链接

1314. 矩阵区域和 - 力扣(LeetCode)

题目描述


题目示例

解法:

算法思路:

二维前缀和的简单应用题,关键就是我们在填写结果矩阵的时候,要找到原矩阵对于区域的【左上角】以及【右下角】的坐标(大家可以画图,我后面的笔记里会有)

  • 左上角坐标x1 = i - k,y1 = j - k ,但是由于会【超过矩阵】的范围,因此需要对 0 取一个 max。因此修正后的坐标为:x1 = max(0,i-k),y1 = max(0,j-k)

  • 右下角坐标x2 = i + k,y2 = j + k ,但是由于会【超过矩阵】的范围,因此需要对 m - 1,以及 n-1 取一个 min。因此修正后的坐标为:x2 = min(m-1,i+k),y2 = min(n-1,j+k)

然后将求出来的坐标代入到【二维前缀和矩阵】的计算公式上即可~(但是要注意下标的映射关系,这个这里就不仔细讲了,下面也会在笔记中展示出来)

C++算法代码:

cpp 复制代码
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));
        vector<vector<int>>answer(m,vector<int>(n));
        //预处理出来一个dp数组
        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];
        
        //使用dp数组
        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;
                answer[i][j]=dp[x2][y2]-dp[x1-1][y2]-dp[x2][y1-1]+dp[x1-1][y1-1];
            }
        
        return answer;
    }
};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:


结尾:

html 复制代码
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结语:本文聚焦算法实战,通过两道力扣题目详解前缀和与哈希表的应用。525.连续数组将0/1转换后用前缀和+哈希表寻找和为0的最长子数组;1314.矩阵区域和通过二维前缀和快速计算矩阵区域和,注意处理边界条件。代码实现清晰,附手写笔记图解关键思路,适合算法学习者提升实战能力。

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