给你一个 m x n 的矩阵 matrix 和一个整数 k ,找出并返回矩阵内部矩形区域的不超过 k 的最大数值和。
题目数据保证总会存在一个数值和不超过 k 的矩形区域。
示例 1:
输入:matrix = [[1,0,1],[0,-2,3]], k = 2
输出:2
解释:蓝色边框圈出来的矩形区域 [[0, 1], [-2, 3]] 的数值和是 2,且 2 是不超过 k 的最大数字(k = 2)。
示例 2:
输入:matrix = [[2,2,-1]], k = 3
输出:3
提示:
m == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= m, n <= 100
-100 <= matrix[i][j] <= 100
-105 <= k <= 105
进阶:如果行数远大于列数,该如何设计解决方案?
思路:
m行n列的矩阵,子矩阵不超过k的最大数值和。
先求列前缀和,再枚举上下边界,对每行的列前缀和求行前缀和. 原问题就转为一维问题:“给定整数数组和整数k, 计算该数组的最大区间和, 要求区间和不超过k.”
设sum[i] = row[0] + row[1] + … + row[i], i =1,2,3…, 求使得sum[j]- sum[i] <= k , i<=j, 的最大区间和sum[j] - sum[i],也就是求使得sum[i] >= sum[j] - k成立的sum[i]的最小值。
在取件[0, j]中使用二分查找,找到符合条件的i。
code:
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from sortedcontainers import SortedList
class Solution:
def maxSumSubmatrix(self, matrix, k: int) -> int:
m, n = len(matrix), len(matrix[0])
ans = float("-inf")
presum_col = [[0] * n]
# 求列的前缀和矩阵
for i in range(1, m+1):
presum_col.append([])
for j in range(0, n):
presum_col[i].append(presum_col[i-1][j] + matrix[i-1][j])
# 求不超过k的最大数值和
for i in range(1, m+1): # 枚举上边界
for j in range(i, m+1): # 枚举下边界
dp = 0
dp_list = SortedList([0]) # 有序列表
for r in range(0, n): # 遍历每个列元素,二分查找第k个元素结尾的符合sum[l] >= sum[r] - k 的sum[l]的最小值
dp += presum_col[j][r] - presum_col[i-1][r] # 行前缀和
index = dp_list.bisect_left(dp - k) # 二分查找
if index != len(dp_list):
ans = max(ans, dp - dp_list[index])
dp_list.add(dp)
return ans
s = Solution()
print(s.maxSumSubmatrix(matrix = [[1,0,1],[0,-2,3]], k = 2))