本文涉及的基础知识点
二分查找算法合集
题目
给你一个下标从 1 开始、大小为 m x n 的整数矩阵 mat,你可以选择任一单元格作为 起始单元格 。
从起始单元格出发,你可以移动到 同一行或同一列 中的任何其他单元格,但前提是目标单元格的值 严格大于 当前单元格的值。
你可以多次重复这一过程,从一个单元格移动到另一个单元格,直到无法再进行任何移动。
请你找出从某个单元开始访问矩阵所能访问的 单元格的最大数量 。
返回一个表示可访问单元格最大数量的整数。
示例 1:
输入:mat = [[3,1],[3,4]]
输出:2
解释:上图展示了从第 1 行、第 2 列的单元格开始,可以访问 2 个单元格。可以证明,无论从哪个单元格开始,最多只能访问 2 个单元格,因此答案是 2 。
示例 2:
输入:mat = [[1,1],[1,1]]
输出:1
解释:由于目标单元格必须严格大于当前单元格,在本示例中只能访问 1 个单元格。
示例 3:
输入:mat = [[3,1,6],[-9,5,7]]
输出:4
解释:上图展示了从第 2 行、第 1 列的单元格开始,可以访问 4 个单元格。可以证明,无论从哪个单元格开始,最多只能访问 4 个单元格,因此答案是 4 。
参数范围:
m == mat.length
n == mat[i].length
1 <= m, n <= 105
1 <= m * n <= 105
-105 <= mat[i][j] <= 105
分析
时间复杂度: O(mnlogmn)。初始化数据时间复杂度:O(nmlogmn)。枚举所有单元格时间复杂度O(mn),处理每个单元格,时间复杂度O(n)。
变量解析
mValueToRowCols | 各值对应的行列,按值降序排序 |
vRowMax | 大于当前值的各行最大递增单元格数 |
vColMax | 大于当前值的各列最大递增单元格数 |
vBuf | 当前值各行列的最大递增单元格数 |
代码
class Solution {
public:
int maxIncreasingCells(vector<vector<int>>& mat) {
m_r = mat.size();
m_c = mat.front().size();
std::map<int, vector<pair<int, int>>,greater<int>> mValueToRowCols;
for (int r = 0; r < m_r ;r++)
{
for (int c = 0; c < m_c ; c++)
{
mValueToRowCols[mat[r][c]].emplace_back(r, c);
}
}
vector<int> vRowMax(m_r), vColMax(m_c);
vector<tuple<int, int, int>> vBuf;
for (const auto& [tmp, v] : mValueToRowCols)
{
for (const auto& [r, c] : v)
{
const int iMax = max(vRowMax[r], vColMax[c]) + 1;
vBuf.emplace_back(r, c, iMax);
}
for (const auto& [r, c, iMax] : vBuf)
{
vRowMax[r] = max(vRowMax[r], iMax);
vColMax[c] = max(vColMax[c], iMax);
}
vBuf.clear();
}
return *std::max_element(vRowMax.begin(), vRowMax.end());
}
int m_r, m_c;
};
测试用例
template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
if (v1.size() != v2.size())
{
assert(false);
return;
}
for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
{
assert(v1[i] == v2[i]);
}
}
template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
assert(t1 == t2);
}
int main()
{
vector<vector<int>> mat;
{
Solution slu;
mat = { {3,1},{3,4} };
auto res = slu.maxIncreasingCells(mat);
Assert(2, res);
}
{
Solution slu;
mat = { {1,1},{1,1} };
auto res = slu.maxIncreasingCells(mat);
Assert(1, res);
}
{
Solution slu;
mat = mat = { {3,1,6},{-9,5,7} };
auto res = slu.maxIncreasingCells(mat);
Assert(4, res);
}
{
Solution slu;
mat = mat = { {5, 2, 9},{-6, 2, -5},{-1, 0, -5} };
auto res = slu.maxIncreasingCells(mat);
Assert(6, res);
}
}
超时代码示例
vector<int> vRowMax(m_r), vColMax(m_c);
for (const auto& [tmp, v] : mValueToRowCols)
{
vector<int> vCurRowMax = vRowMax, vCurColMax = vColMax;
for (const auto& [r, c] : v)
{
const int iMax = max(vRowMax[r], vColMax[c]) + 1;
vCurRowMax[r]= max(vCurRowMax[r],iMax);
vCurColMax[c] = max(vCurColMax[r],iMax);
}
vCurRowMax.swap(vRowMax);
vCurColMax.swap(vColMax);
}
vector 构造函数比较费事,执行mn次会超时。
2023年6月旧代码
class Solution {
public:
int maxIncreasingCells(vector<vector>& mat)
{
m_r = mat.size();
m_c = mat[0].size();
std::map < int, vector<pair<int, int>>,std::greater> mValueRowCol;
for (int r = 0; r < m_r; r++)
{
for (int c = 0; c < m_c; c++)
{
mValueRowCol[mat[r][c]].emplace_back(make_pair( r, c ));
}
}
vector vPreRows(m_r, 0), vPreCols(m_c, 0);
int iMaxRet = 0;
std::queue<std::tuple<int, int, int> > que;
for ( auto it : mValueRowCol)
{
for (const auto& pr : it.second)
{
int iRet = std::max(vPreRows[pr.first],vPreCols[pr.second])+1 ;
iMaxRet = max(iMaxRet, iRet);
que.emplace(pr.first, pr.second, iRet);
}
while (que.size())
{
const int r = get<0>(que.front());
const int c = get<1>(que.front());
const int iRet = get<2>(que.front());
que.pop();
vPreRows[r] = max(vPreRows[r] ,iRet);
vPreCols[c] = max(vPreCols[c],iRet);
}
}
return iMaxRet;
}
int m_r, m_c;
};
扩展阅读
视频课程
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https://edu.csdn.net/course/detail/38771
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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 |
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。