图像本质上是一个二维的矩阵,于是,我们可以把问题转化为寻找二维矩阵中的最大子矩阵这么一个数学问题:
由 N 个整数元素(有正数也有负数)组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[n]),这个数组有很多连续子数组,那么其中数组之和的最大值是什么呢?
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给定一个二维整数矩阵 要在这个矩阵中 选出一个子矩阵 使得这个子矩阵内所有的数字和尽量大 我们把这个子矩阵成为“和最大子矩阵” 子矩阵的选取原则,是原矩阵中一段相互连续的矩形区域
最大01子矩阵和,就是一个矩阵的元素不是0就是1,然后求最大的子矩阵,子矩阵里的元素都是相同的。 这个题目,三个oj有不同的要求,hoj的要求是5s,poj是3秒,hdu是1秒。不同的要求就对应不同的难度,不同的逼格。 先看最low的, HOJ 1664 5秒钟的时间,够长了。我很容易想到可以最大子矩阵和来求解,二者本来就很像,关于最大子矩阵和这个博客里有介绍 最大子矩阵和 这里我们可以把F变成1,把R变成负无穷大,这样求解最大子矩阵和就可以得到答案 #inc
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。
1051 最大子矩阵和 基准时间限制:2 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题 一个M*N的矩阵,找到此矩阵的一个子矩阵,并且这个子矩阵的元素的和是最大的,输出这个最大的值。 例如:3*3的矩阵: -1 3 -1 2 -1 3 -3 1 2 和最大的子矩阵是: 3 -1 -1 3 1 2 Input 第1行:M和N,中间用空格隔开(2 <= M,N <= 500)。 第2 - N + 1行:矩阵中的元素,每行M个数,中间用空格隔开。(-10^9 <= M[i] <= 10^9)
这篇文章在草稿箱里待了很久了,断断续续,有了一点灵感就写一点,代表着我对「人工智能」VS「美学」的 一些思考,今天整理成文,分享给大家~
给定一个二维整数矩阵,要在这个矩阵中 选出一个子矩阵,使得这个子矩阵内所有的数字和尽量大 我们把这个子矩阵成为“和最大子矩阵”,子矩阵的选取原则,是原矩阵中一段相互连续的矩形区域。
可用于求解给定矩阵中满足某条件的极大矩阵(最大子矩阵)。设矩阵为N×M ,算法复杂度为O(N×M) 。
有一天,小猫 rainbow 和 freda 来到了湘西张家界的天门山玉蟾宫,玉蟾宫宫主蓝兔盛情地款待了它们,并赐予它们一片土地。
想要学习算法、应付笔试或者应付面试手撕算法题,相信大部分人都会去刷 Leetcode,有读者问?如果我在 leetcode 坚持刷它个 500 道题,以后笔试/面试稳吗?
需要说明的是,由于算法的代码实现主要注重思路的清晰,下方有代码实现的文章主要以Python为主,Java为辅,对于Python薄弱的同学敬请不用担心,几乎可以看作是伪代码,可读性比较好。如实在有困难可以自行搜索Java代码
枚举法的基本思想 枚举法的基本思想是根据提出的问题枚举所有可能状态,并用问题给定的条件检验哪些是需要的,哪些是不需要的。能使命题成立,即为其解。 枚举结构:循环+判断语句。 枚举法的条件 虽然枚举法本质上属于搜索策略,但是它与后面讲的回溯法有所不同。因为适用枚举法求解的问题必须满足两个条件: ⑴可预先确定每个状态的元素个数n; ⑵状态元素a1,a2,…,an的可能值为一个连续的值域。 枚举法的框架结构 设ai1—状态元素ai的最小值;aik—状态元素ai的最大值(1≤i≤n),即a11≤a1≤a1k,a2
先说了一个解法,结果一想再加面试官提醒,有点问题。突然想起了分治,但是合并的步骤和复杂度有点记不清了。面试官提了按增量为K的划分网格的做法,手写,写完结束
难度顺序: 。 代码分为头文件和Solution主体部分,头文件在文末。 A.可以形成最大正方形的矩形数目 「提示:」 1 <= rectangles.length <= 1000 rectangles[i].length == 2 1 <= li, wi <= 10^9 li != wi 「思路:」遍历一遍记录最大值和最大值的个数即可。 时间复杂度: . class Solution { public: int countGoodRectangles(vector<vector<int>>&
1.给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url?
给定一个非空二维矩阵 matrix 和一个整数 k,找到这个矩阵内部不大于 k 的最大矩形和。
这次的比赛结果而言真的是惨不忍睹,只做出两题,还错了两次,然后排名就真的惨不忍睹了,都没脸说成绩了,唉。。。
最近在 LeetCode 的讨论区发现好多同学在求助,因为他们遇到了一些真题,不知道如何处理。
公众号内回复:NOIP2014J,即可获取下载链接,直接打印电子版让孩子做即可,文件包含
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 《剑指Offer》同题:面试题42. 连续子数组的最大和
最大子矩阵 Time Limit: 30000/10000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2915 Accepted Submission(s): 1462 Problem Description 给你一个m×n的整数矩阵,在上面找一个x×y的子矩阵,使子矩阵中所有元素的和最大。 Input 输 入数据的第一行为一个正整数T,表示有T组测试数据。每一组测试数据的
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing only 1's and return its area. For example, given the following matrix: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 Return 6. 求最大子矩阵。 和84如出一辙,http://blog.csdn.net/accepthj
动态规划是一种常见的算法设计方法,主要用于优化多阶段决策问题的求解过程,具有高效性和可靠性。其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,逐个求解这些子问题,并保存每个子问题的结果,避免重复计算,以便快速地求出原问题的解。动态规划主要应用于最优化问题,如最长公共子序列、背包问题等。
Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。
F[i,j,k] = max{f[i-1,j',k']+(T-(j-j')*p1-(k-k')*p2)div p3}
最近在刷算法题目,突然重新思考一下大二时学习的算法分析与设计课程,发现当时没有学习明白,只是记住了几个特定的几个题型;现在重新回归的时候,上升到了方法学上了;感觉到了温故知新的感觉;以下总结自童咏昕老师的算法设计与分析课程和韩军老师的算法分析与设计课程;当我们遇到一个问题的时候,我们先想出一个简单的方法,可以之后再在这个方法的基础上进行优化;
本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题(十道海量数据处理面试题与十个方法大总结),此次除了重复了之前的10道面试题之后,重新多整理了7道。仅作各位参考,不作它用。
题意:t个样例, n,m 给一个 n*n 矩形,值为高,求最大子矩阵面积,要求子矩阵中高度差不超过m
分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题,递归地解决每个子问题,然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为:
给定n个数,再给出m个询问,每个询问给出区间(i,j)和x,要求 i 到 j 的每一个值都加上x,最后给出每一个询问区间(i,j)的区间和。
1084: [SCOI2005]最大子矩阵 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 1325 Solved: 670 [Submit][Status] Description 这里有一个n*m的矩阵,请你选出其中k个子矩阵,使得这个k个子矩阵分值之和最大。注意:选出的k个子矩阵不能相互重叠。 Input 第一行为n,m,k(1≤n≤100,1≤m≤2,1≤k≤10),接下来n行描述矩阵每行中的每个元素的分值(每个元素的分值的绝对值不超过32767)
做了一段时间的线性dp的题目是时候做一个总结 线性动态规划无非就是在一个数组上搞嘛, 首先看一个最简单的问题: 一,最长字段和 下面为状态转移方程 for(int i=2;i<=n;i++) { if(dp[i-1]>=0) dp[i]=dp[i-1]+a[i]; else dp[i]=a[i]; } 例题
动态规划(Dynamic Programming)是一种解决优化问题的算法思想,通常用于解决具有重叠子问题性质和最优子结构性质的问题。动态规划将问题分解成一系列重叠的子问题,并通过保存子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。
分治算法是一种重要的算法设计技巧,它将一个大问题分解为多个相似的子问题,递归地解决这些子问题,最后将它们的解合并以得到原问题的解。本篇博客将深入探讨分治算法的原理,提供详细的解释和示例,包括如何在 Python 中应用分治算法以解决各种问题。
问题描述: 给定长度为n的整数序列,a[1...n], 求[1,n]某个子区间[i , j]使得a[i]+…+a[j]和最大,或者求出最大的这个和。如果该序列的所有元素都是负整数时定义其最大子段和为0。 例如(-2,11,-4,13,-5,2)的最大子段和为20,所求子区间为[2,4]。 问题分析: 最直接的想法就是利用遍历法遍历所有的可能,然后找到最大的那个,显然这不是一种有效的方法,但切实可行。在第二章的时候学习了分治方法,想到也可以把序列拆分成两部分,答案就在前半段或者后半段或者是穿过两段中间的部分。
Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the histogram.
1 2 3//坐标缩小后就可以更方便的选择 double pos = (double)i / n * (n + m);//原来雕像的位置 ans += fabs(pos - floor(pos + 0.5))/(n + m);//*n+m后就选四舍五入最近的
3039: 玉蟾宫 Time Limit: 2 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 512 Solved: 311 [Submit][Status] Description 有一天,小猫rainbow和freda来到了湘西张家界的天门山玉蟾宫,玉蟾宫宫主蓝兔盛情地款待了它们,并赐予它们一片土地。 这片土地被分成N*M个格子,每个格子里写着'R'或者'F',R代表这块土地被赐予了rainbow,F代表这块土地被赐予了freda。 现在freda要在这里卖萌。。。它要找一块矩形
今天翻看了关于时间复杂度、空间复杂度的文章和视频,对其认知加深了些,之后也要养成分析复杂度的习惯,顺手添加,大家如果看到我写错的还望予以纠正。
要实现高效的大数据机器学习,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来,大数据浪潮的兴起,推动了大数据机器学习的迅猛发展,使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统;在此基础上,进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus(大章鱼)。 关键词:大数据;机器学
算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船,其中集 装箱i的重量为Wi,且
简单来记,20世纪50年代美国数学家理查德·贝尔曼发明的,用于数学领域解决某类最优问题的重要工具,以及在计算机领域当作是一种通用的算法设计技术。其余历史可以参考麻省理工教材动态规划第一篇。
动态规划可以被视为一种有限状态自动机,其中每个状态代表了问题的一个子集,状态之间的转移代表了子问题之间的关联。在有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)中,每个节点代表一个状态,而边则代表了状态之间的转移关系。通过这种方式,动态规划将问题转化为在一个DAG上寻找最优路径的问题。
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