给定由{0}和1组成的[NxM]
矩阵。找到此矩阵中没有1(每个单元格为0)的方框数。固定方框的框架是一组单元,它们中的每一个是最左边,最右边,最顶部或最底部的单元之一。因此,边长为1的方框包含1个单元,边长2包含4个,边长3-8个单元,边长4-12个单元。
大小为4的示例框架是:
0000
0 0
0 0
0000
我们需要计算仅由0组成的方框数。
示例让N=3
和M=4
和矩阵为:
0100
0100
0000
然后答案是12,因为有10个一个大小的帧和2个两个大小的帧。
主要问题是N,M可以达到1 ≤ N
,M ≤ 2000
。因此需要 O(N^2)
方法。
答案 0 :(得分:3)
每个框架可以等同于一对矩阵的元素 - 相对的角。假设左上和右下。它们必须在对角线上,显而易见。首先请注意,如果是例如。 ((1;1);(5;5))
是我们的框架,元素(1;1)
和(5;5)
必须为null。此外,从(1;1)
向右和向下至少有四个空值。与(5;5)
的左侧和上侧相同。因此,第一个想法是计算每个元素x最小的空值向下和向左与自己(线性时间)。
如果我没有犯错误,那就是:
-->(x;y) = (min(right, down); min(left,upward))
00000 (5;1)(1;1)(1;1)(2;1)(1;1)
01101 (1;1)(0;0)(0;0)(1;1)(0;0)
01001--->(1;1)(0;0)(2;1)(1;2)(0;0)
00000 (2;1)(1;1)(1;2)(1;4)(1;1)
01110 (1;1)(0;0)(0;0)(0;0)(1;1)
第二个想法:分别从左上角到右下角分析每条对角线。
你需要一些结构Q对,这将允许你:
将全局结果设置为null。
每个对角线的算法很容易。取空Q.迭代以下元素i = 0,1,2,...
。每个人:
i
。 (它可能只是最小继任者的元素。)i
和后继:具有女巫实际元素的最后一个元素的数量可以配对。它是i+x_i-1
,其中x_i
是实际元素的min(right, down)
。i-y_i
的元素。这些是可以与实际元素配对的元素。将该号码添加到' global'结果在全球结果中,您有答案。它是O(NM log N)算法,我不确定,如果你能更快地完成它。
对角线的例子。我们有table =((5; 1),(0; 0),(2; 1),(1; 4),(1; 1))来分析。
Generally for element:
Current element: (x;y); i=i // O(1)
Q.erase_smaller_than(i) // O(lg N)
if (x;y) == (0;0) : // O(1)
skip element
Q.emplace(i, i+x-1) // O(lg N)
result += Q.count_bigger_than(i-y) // O(lg N)
For diagonal example:
0. Q = {}
result = 0
for element in ((5;1),(0;0),(2;1),(1;4),(1;1))
1. Current element: (5;1); i = 0
Q.erase_smaller_than(i)
Q.emplace(i, i+5-1) // (0; 4)
temp = Q.count_bigger(i-1) //taking only predecessor
// bigger than -1, 1. element (frame with only one element)
result += temp // result = 1
2. Current element: (0;0); i = 1
Q.erase_smaller_than(i) //nothing changed
(0;0) element, skip
3. Current element: (2;1); i = 2
Q.erase_smaller_than(i) //nothing changed, Q = {(0;4)}
Q.emplace(i, i+2-1) // (2;4)
temp = Q.count_bigger(i-1) // only current element
result += temp // result = 2
4. Current element (1;4); i = 3
Q.erase_smaller_than(i) //Q = {(0;4)(2;4)}
Q.emplace(i; i+1-1) // (3; 3)
temp = Q.count_bigger(i-4) //all three elements from Q
result += temp // result = 5\
5. Current element (1;1); i = 4
Q.erase_smaller_than(i) // Q = {}
Q.emplace(i;i+1-1) // (4;4)
temp = Q.count_bigger(i-1) // only current element
result += 1
6. End of loop. Print "On main diagonal $result frames have corners.".
Continue that algorithm for next diagonal lines.
答案 1 :(得分:1)
我用c#中的代码解释我的算法:
static void Main(string[] args)
{
int[,] ar = new int[,] { {0,1,0,0},
{0,1,0,0},
{0,0,0,0} };
int count = 0; // Count of square matrices
int sum = 0; // A temporary variable for checking validation of a square matrices
int max = 0; // Max size of square matrices for each point
for (int i = 0; i < ar.GetLength(0) ; i++)
{
for (int j = 0; j < ar.GetLength(1); j++)
{
if (ar[i, j] == 0)
{
//calculate maximum size of square Matrices
max = ar.GetLength(0) - i;
if (max > ar.GetLength(1) - j)
max = ar.GetLength(1) - j;
//Search kxk square matrice
for (int k = 0; k < max; k++)
{
sum = 0;
// Search Borders
for (int l = 1; l <= k; l++)
{
sum += ar[i + l, j];
sum += ar[i, j + l];
sum += ar[i + l, j + k];
sum += ar[i + k, j + l];
if (sum > 0)
break;
}
sum += ar[i + k, j + k];
if (sum == 0)
count++;
}
}
}
}
Console.WriteLine("{0}", count.ToString());
Console.ReadKey();
}
我使用sum
变量来确定所有边界点都是0。
答案 2 :(得分:0)
一个框架总是左上角0
。因此,您可以遍历矩阵(对于N和M内部),并且在每次迭代中计算左上角元素为0
的所有帧。在您的示例中:
0100
0100
0000
N=1
和M=1
,您可以找到1
帧。 N=1
和M=2
。您可以找到0
框架。 N=1
和M=3
,您可以找到2
。等等......