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土.秘法地震
阅读量:384 次
发布时间:2019-03-05

本文共 1049 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

为了解决这个问题,我们需要计算在一个n×m的矩阵中,存在多少种k×k的子矩阵,其中至少有一个位置是建筑(即值为1)。当这样的子矩阵存在时,施法会被停止。

方法思路

为了高效地解决这个问题,我们可以使用二维前缀和技术。前缀和矩阵可以帮助我们快速计算任意子矩阵的和,从而判断是否存在建筑物。

具体步骤如下:

  • 读取输入:首先读取矩阵的尺寸n、m以及子矩阵的尺寸k,然后读取矩阵数据。
  • 计算前缀和矩阵:构建一个前缀和矩阵,其中每个元素表示从左上角到该位置的所有1的总和。
  • 遍历所有可能的k×k子矩阵:对于每一个可能的k×k子矩阵,使用前缀和矩阵快速计算其和。如果和大于0,说明存在建筑物,计数加一。
  • 解决代码

    n, m, k = map(int, input().split())matrix = []for _ in range(n):    row = input().strip()    matrix.append([int(c) for c in row])prefix = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]for i in range(1, n + 1):    for j in range(1, m + 1):        prefix[i][j] = matrix[i-1][j-1] + prefix[i-1][j] + prefix[i][j-1] - prefix[i-1][j-1]count = 0for i in range(n - k + 1):    for j in range(m - k + 1):        total = prefix[i + k][j + k] - prefix[i][j + k] - prefix[i + k][j] + prefix[i][j]        if total > 0:            count += 1print(count)

    代码解释

  • 读取输入:读取矩阵的尺寸和矩阵数据,存储在二维列表matrix中。
  • 计算前缀和矩阵:前缀和矩阵prefix的大小为(n+1)x(m+1)。通过遍历矩阵,计算每个位置的前缀和。
  • 遍历子矩阵:遍历所有可能的k×k子矩阵,使用前缀和矩阵快速计算每个子矩阵的和。如果和大于0,说明存在建筑物,计数加一。
  • 输出结果:打印符合条件的子矩阵数量。
  • 这种方法的时间复杂度是O(nm),因为前缀和矩阵的计算和遍历子矩阵的时间复杂度都是线性的。

    转载地址:http://rsxwz.baihongyu.com/

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