摘要:原理是這樣的先對矩陣的每個點到左頂點之間的子矩陣求和,存在新矩陣上。注意,代表的是到的子矩陣求和。說明從到行,從到列的子矩陣求和為,即相當于兩個平行放置的矩形,若左邊的值為,左邊與右邊之和也是,那么右邊的值一定為。
Problem
Given an integer matrix, find a submatrix where the sum of numbers is zero. Your code should return the coordinate of the left-up and right-down number.
ExampleGiven matrix
[ [1 ,5 ,7], [3 ,7 ,-8], [4 ,-8 ,9], ]
return [(1,1), (2,2)]
ChallengeO(n3) time.
Note原理是這樣的:
先對矩陣matrix的每個點到左頂點之間的子矩陣求和,存在新矩陣sum上。注意,sum[i+1][j+1]代表的是matrix[0][0]到matrix[i][j]的子矩陣求和。如下所示:
Given matrix[m][n] ------------------ [ [1 ,5 ,7], [3 ,7 ,-8], [4 ,-8 ,9], ] Get sum[m+1][n+1] ----------------- 0 0 0 0 0 1 6 13 0 4 16 15 0 8 12 20
然后,我們進行這樣的操作,從0開始,確定兩行i1、i2,再將第k列的sum[i1][k]和sum[i2][k]相減,就得到matrix[i1][0]到matrix[i2][k-1]的子矩陣(i2-i1行,k列)求和diff,存入map。還是在這兩行,假設計算到第j列,得到了相等的和diff。說明從i1到i2行,從k到j列的子矩陣求和為0,即相當于兩個平行放置的矩形,若左邊的值為diff,左邊與右邊之和也是diff,那么右邊的值一定為0。下面是map中存放操作的例子:
diff-j chart ------------ diff j 1 1 i1 = 0, i2 = 1 6 2 13 3 4 1 i1 = 0, i2 = 2 16 2 15 3 8 1 i1 = 0, i2 = 3 12 2 20 3 3 1 i1 = 1, i2 = 2 10 2 2 3 ------------------------------ (above res has no same pair in same region) 7 1 i1 = 1, i2 = 3 6 2 7 3 diff-j pair exists in map res[0][0] = i1 = 1, res[0][1] = map.get(diff) = 1, res[1][0] = i2 - 1 = 3 - 1 = 2, res[1][1] = j = 2, so res = [(1, 1), (2, 2)]Solution
public class Solution { public int[][] submatrixSum(int[][] matrix) { int m = matrix.length, n = matrix[0].length; int[][] sum = new int[m+1][n+1]; int[][] res = new int[2][2]; for (int i = 0; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { sum[i+1][j+1] = matrix[i][j] + sum[i][j+1] + sum[i+1][j] - sum[i][j]; } } for (int i1 = 0; i1 < m; i1++) { for (int i2 = i1+1; i2 <= m; i2++) { Mapmap = new HashMap (); for (int j = 0; j <= n; j++) { int diff = sum[i2][j] - sum[i1][j]; if (map.containsKey(diff)) { res[0][0] = i1; res[0][1] = map.get(diff); res[1][0] = i2-1; res[1][1] = j-1; return res; } else map.put(diff, j); } } } return res; } }
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