poj 1050 To the Max(最大子矩阵之和)

http://poj.org/problem?id=1050

我们已经知道求最大子段和的dp算法 参考here  也可参考编程之美有关最大子矩阵和部分。

然后将这个扩大到二维就是这道题。顺便说一下,有时候不要把问题想复杂了,有些问题只能靠暴力求解,而这道题是暴力加算法。

在这个题中,我们可以把二维压缩到一维然后求解最大子段。我们先枚举所求矩阵的起点行和结束行,然后把每一列的数据之和求出,用这些数据和就构造出一个一维的数组(代码中我没有明确表示出这个数组),然后用最大子段和的dp算法求解。

关于二维压缩到一维的过程,适当处理可以大大减小时间复杂度。

最终时间复杂度是O(n^3);

我的代码,思路是正确的,但是提交上去之后wa了,求大神赐教。

//2013-06-26-08.45
//poj 1050
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <algorithm>
int map[103][103];
int sum[103][103]; using namespace std; int main()
{
int n;
while (cin >> n)
{
memset(sum, 0, sizeof(sum));
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
for (int j = 1; j <= n; j++)
{
cin >> map[i][j];
sum[i][j] = map[i][j] + sum[i-1][j];
}
}
int ans = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
for (int j = 0; j < i; j++)
{
int tol = 0;
for (int k = 1; k <= n; k++)
{
if (sum[i][k]-sum[j][k] < 0) //这个地方就是压缩后的数组
tol = 0;
else
tol += (sum[i][k]-sum[j][k]);
if (tol > ans)
ans = tol;
}
}
}
cout << ans << endl;
}
return 0;
}
上一篇:C#单独启动进程的几种方式


下一篇:实验一 Java开发环境的熟悉