给定一个整数矩阵,请找出一个子矩阵,使得其数字之和等于0.输出答案时,请返回左上数字和右下数字的坐标。

样例

给定矩阵

[
[1 ,5 ,7],
[3 ,7 ,-8],
[4 ,-8 ,9],
]

返回 [(1,1), (2,2)]

挑战

O(n3) 时间复杂度

解题

直接暴露求解,时间复杂度O(N2*M2 )

public class Solution {
/**
* @param matrix an integer matrix
* @return the coordinate of the left-up and right-down number
*/
public int[][] submatrixSum(int[][] matrix) {
// Write your code here
int[][] res = new int[2][2];
int row = matrix.length;
if(row ==0){
return res;
}
int col = matrix[0].length;
if(col ==0){
return res;
}
for(int i = 0;i< row ;i++){
for(int j = 0;j<col;j++){
int sum = matrix[i][j];
res[0][0]=i;
res[0][1]=j;
for(int n=i+1;n<row;n++){
for(int m=j+1;m<col;m++){
sum+=matrix[n][m];
if(sum==0){
res[1][0] = n;
res[1][1] = m;
break;
}
}
}
}
}
return res;
}
}

Java Code

总耗时: 8203 ms

在编程之美上,看到下面的方法:

1.先去(0,0)到(i,j)内的子矩阵的部分和,和存放中点(i,j)

2.根据上面的子矩阵,求解任意两点和为0的子矩阵

如何求解(0,0)到(i,j)内的子矩阵之和

(i-1,j-1) (i-1,j)
(i,j-1) (i,j)

如上图的子矩阵和的矩阵PS

PS[i-1][j-1] PS[i-1][j] PS[i][j-1]是已经求出的子矩阵的和

显然我们知道PS[i][j-1] = PS[i-1][j-1] + A[i][j-1]  这里的A是原始要求的矩阵,A[i][j-1]也就是(i,j-1)点的值

同理:PS[i-1][j] = PS[i-1][j-1] + A[i-1][j]

很显然:PS[i][j] = PS[i-1][j-1] + A[i-1][j] + A[i][j-1] + A[i][j]

将上面的含有A矩阵元素的值消掉就得到下面的矩阵:

PS[i][j] = PS[i][j-1] + PS[i-1][j] - PS[i-1][j-1]

对于第0行和第0类,我单独处理的

PS[0][0] = A[0][0]

第0行:PS[0][j] =PS[0][j-1] + A[0][j]

第0列:PS[i][0] =PS[i-1][0] + A[i][0]

非0行非0列按照上面的迭代求解

在求解任意两点和为0的子矩阵

我们求的是(i,j)到(m,n)的子矩阵

当m 或者n其中一个为0的时候单独考虑

其他情况 m、n都是非0的时候

要考虑 i、j是否是0的情况

如下:

              int sum = 0;
if(i==0 && j==0){
sum = PS[m][n];
}else if(i==0 && j!=0){
sum = PS[m][n] - PS[m][j-1];
}else if(i!=0 && j==0){
sum = PS[m][n] -PS[i-1][n];
}else{
sum = PS[m][n] - PS[i-1][n] - PS[m][j-1] + PS[i-1][j-1];
}

这样计算的最终时间复杂度还是O(N2*M2)

最终程序

public class Solution {
/**
* @param matrix an integer matrix
* @return the coordinate of the left-up and right-down number
*/
public int[][] submatrixSum(int[][] matrix) {
// Write your code here
int[][] res = new int[2][2];
int row = matrix.length;
if(row ==0){
return res;
}
int col = matrix[0].length;
if(col ==0){
return res;
}
// 求解0 0 到i j的部分和
int PS[][] = new int[row][col];
PS[0][0] = matrix[0][0];
for(int i =1;i<row ;i++)
PS[i][0] =PS[i-1][0] + matrix[i][0];
for(int j =1;j<col ;j++)
PS[0][j] =PS[0][j-1] + matrix[0][j];
for(int i =1;i< row;i++){
for(int j=1;j<col;j++){
PS[i][j] = PS[i-1][j] + PS[i][j-1] - PS[i-1][j-1] + matrix[i][j];
}
}
// for(int i =0;i< row;i++){
// for(int j=0;j<col;j++){ // System.out.print(PS[i][j] +" ");
// }
// System.out.println();
// }
//对第0行和第0列单独判断
// 寻找i j 到 m n和为0的数组时间复杂度O(n*n*m*m)
//对第0行和第0列单独判断
// 第0列
for(int i =0;i< row ;i++){
res[0][0] = i;
res[0][1] = 0;
for(int j= i+1;j< row;j++){
if(i==0){
if(PS[j][0]==0){
res[1][0] = j;
res[1][1] = 0;
return res;
}
}
else if(PS[j][0]-PS[i-1][0] ==0){
res[1][0] = j;
res[1][1] = 0;
return res;
}
}
}
// 第0 行
for(int i =0;i< col ;i++){
res[0][0] = 0;
res[0][1] = i;
for(int j= i+1;j< col;j++){
if(i==0){
if(PS[0][j]==0){
res[1][0] = 0;
res[1][1] = j;
return res;
}
}
else if(PS[0][j]-PS[0][i-1] ==0){
res[1][0] = 0;
res[1][1] = j;
return res;
}
}
}
for(int i =0;i<row ;i++){
for(int j=0;j<col;j++){
res[0][0] = i;
res[0][1] = j;
for(int m = i+1;m<row; m++){
for(int n = j+1;n<col;n++){
int sum = 0;
if(i==0 && j==0){
sum = PS[m][n];
}else if(i==0 && j!=0){
sum = PS[m][n] - PS[m][j-1];
}else if(i!=0 && j==0){
sum = PS[m][n] -PS[i-1][n];
}else{
sum = PS[m][n] - PS[i-1][n] - PS[m][j-1] + PS[i-1][j-1];
}
if(sum==0){
res[1][0] = m;
res[1][1] = n;
return res; }
}
}
}
}
return res;
}
}

Java Code

总耗时: 7060 ms

上面参考的是编程之美

在九章的程序中,PS矩阵行列比原始的矩阵行列多1,在边界出来上不用那么复杂

同时在PS矩阵中求解任意两点的子矩阵时候,利用HashMap,对PS矩阵中任意两点的差值判断是否在HashMap中,当存在的时候就是答案了

    public class Solution {
/**
* @param matrix an integer matrix
* @return the coordinate of the left-up and right-down number
*/
public int[][] submatrixSum(int[][] matrix) {
int[][] result = new int[2][2];
int M = matrix.length;
if (M == 0) return result;
int N = matrix[0].length;
if (N == 0) return result;
// pre-compute: sum[i][j] = sum of submatrix [(0, 0), (i, j)]
int[][] sum = new int[M+1][N+1];
for (int j=0; j<=N; ++j) sum[0][j] = 0;
for (int i=1; i<=M; ++i) sum[i][0] = 0;
for (int i=0; i<M; ++i) {
for (int j=0; j<N; ++j)
sum[i+1][j+1] = matrix[i][j] + sum[i+1][j] + sum[i][j+1] - sum[i][j];
}
for (int l=0; l<M; ++l) {
for (int h=l+1; h<=M; ++h) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int j=0; j<=N; ++j) {
int diff = sum[h][j] - sum[l][j];
if (map.containsKey(diff)) {
int k = map.get(diff);
result[0][0] = l; result[0][1] = k;
result[1][0] = h-1; result[1][1] = j-1;
return result;
} else {
map.put(diff, j);
}
}
}
}
return result;
}
}

Java Code

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