【C++前缀和】1878. 矩阵中最大的三个菱形和|1897

CSDN 2024-10-10 12:35:02 阅读 76

本文涉及的基础知识点

C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频

LeetCode 1878. 矩阵中最大的三个菱形和

难度分:1897

给你一个 m x n 的整数矩阵 grid 。

菱形和 指的是 grid 中一个正菱形 边界 上的元素之和。本题中的菱形必须为正方形旋转45度,且四个角都在一个格子当中。下图是四个可行的菱形,每个菱形和应该包含的格子都用了相应颜色标注在图中。

在这里插入图片描述

注意,菱形可以是一个面积为 0 的区域,如上图中右下角的紫色菱形所示。

请你按照 降序 返回 grid 中三个最大的 互不相同的菱形和 。如果不同的和少于三个,则将它们全部返回。

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:grid = [[3,4,5,1,3],[3,3,4,2,3],[20,30,200,40,10],[1,5,5,4,1],[4,3,2,2,5]]

输出:[228,216,211]

解释:最大的三个菱形和如上图所示。

蓝色:20 + 3 + 200 + 5 = 228红色:200 + 2 + 10 + 4 = 216绿色:5 + 200 + 4 + 2 = 211

示例 2:

在这里插入图片描述

输入:grid = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

输出:[20,9,8]

解释:最大的三个菱形和如上图所示。

蓝色:4 + 2 + 6 + 8 = 20红色:9 (右下角红色的面积为 0 的菱形)绿色:8 (下方中央面积为 0 的菱形)

示例 3:

输入:grid = [[7,7,7]]

输出:[7]

解释:所有三个可能的菱形和都相同,所以返回 [7] 。

提示:

m == grid.length

n == grid[i].length

1 <= m, n <= 100

1 <= grid[i][j] <= 105

前缀和

preSum0[r][c] 记录以gird[r,c]开始的正对角线的前缀和。随着i增加,r,c都增加。

preSum1[r][c] 记录以gird[r,c]开始的反对角线的前缀和。随着i增加,r增加,c减少。

枚举菱形的中心,时间复杂度:O(mn) 枚举菱形的变成时间复杂度:O(min(m,n)),求菱形和,利用前缀和O(1) 总时间复杂度:O(mnmin(m,n))

在这里插入图片描述

代码

核心代码

<code>class Solution { -- -->

public:

vector<int> getBiggestThree(vector<vector<int>>& grid) {

const int R = grid.size();

const int C = grid.front().size();

vector<vector<vector<int>>> preSum0(R, vector<vector<int>>(C, vector<int>(1)));

auto preSum1 = preSum0;

//初始前缀和

for (int r = 0; r < R; r++) {

for (int c = 0; c < C; c++) {

for (int r1 = r, c1 = c; (r1 < R) && (c1 < C); r1++, c1++) {

preSum0[r][c].emplace_back(grid[r1][c1]+ preSum0[r][c].back());

}

for (int r1 = r, c1 = c; (r1 < R) && (c1 >=0 ); r1++, c1--) {

preSum1[r][c].emplace_back(grid[r1][c1] + preSum1[r][c].back());

}

}

}

//枚举菱形中心

vector<int> ret;

for (int r1 = 0; r1 < R; r1++) {

for (int c1 = 0; c1 < C; c1++) {

ret.emplace_back(grid[r1][c1]);

for (int r0 = r1 - 1, r2 = r1 + 1, c0 = c1 - 1, c2 = c1 + 1,k=1; (r0 >= 0) && (c0 >= 0) && (r2 < R) && (c2 < C); r0--, c0--, r2++, c2++,k++) {

int cur = preSum0[r0][c1][k] + preSum1[r0 + 1][c1 - 1][k] + preSum0[r1 + 1][c0 + 1][k] + preSum1[r1][c2][k];

ret.emplace_back(cur);

}

}

}

sort(ret.begin(), ret.end(), greater<>());

ret.erase(unique(ret.begin(), ret.end()), ret.end());

if (ret.size() > 3) {

ret.erase(ret.begin() + 3,ret.end());

}

return ret;

}

};

单元测试

vector<vector<int>> grid;

TEST_METHOD(TestMethod1)

{

grid = { { 1} };

auto res = Solution().getBiggestThree(grid);

AssertEx({ 1 }, res);

}

TEST_METHOD(TestMethod2)

{

grid = { { 2,1} };

auto res = Solution().getBiggestThree(grid);

AssertEx({ 2,1 }, res);

}

TEST_METHOD(TestMethod11)

{

grid = { { 3,4,5,1,3},{ 3,3,4,2,3},{ 20,30,200,40,10},{ 1,5,5,4,1},{ 4,3,2,2,5} };

auto res = Solution().getBiggestThree(grid);

AssertEx({ 228,216,211 }, res);

}

TEST_METHOD(TestMethod12)

{

grid = { { 1,2,3},{ 4,5,6},{ 7,8,9} };

auto res = Solution().getBiggestThree(grid);

AssertEx({ 20,9,8 }, res);

}

TEST_METHOD(TestMethod13)

{

grid = { { 7,7,7} };

auto res = Solution().getBiggestThree(grid);

AssertEx({ 7 }, res);

}

扩展阅读

我想对大家说的话
工作中遇到的问题,可以按类别查阅鄙人的算法文章,请点击《算法与数据汇总》。
学习算法:按章节学习《喜缺全书算法册》,大量的题目和测试用例,打包下载。重视操作
有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适) 专注
闻缺陷则喜(喜缺)是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛
失败+反思=成功 成功+反思=成功

视频课程

先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。

https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程

https://edu.csdn.net/lecturer/6176

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17

或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17

如无特殊说明,本算法用**C++**实现。



声明

本文内容仅代表作者观点,或转载于其他网站,本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权,请联系本站进行删除
转载本站原创文章,请注明来源及作者。