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编程问答

最java大子矩阵和问题_最大子矩阵问题实例解析

發(fā)布時(shí)間:2024/10/8 编程问答 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 最java大子矩阵和问题_最大子矩阵问题实例解析 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

問題:

求一個(gè)M*N的矩陣的最大子矩陣和。

比如在如下這個(gè)矩陣中:

0 -2 -7 0

9 2 -6 2

-4 1 -4 1

-1 8 0 -2

擁有最大和的子矩陣為:

9 2

-4 1

-1 8

其和為15。

思路:

首先,這個(gè)子矩陣可以是任意大小的,而且起始點(diǎn)也可以在任何地方,所以,要把最大子矩陣找出來,我們要考慮多種情況。

假定原始矩陣的行數(shù)為M,那么對于子矩陣,它的行數(shù)可以是1到M的任何一個(gè)數(shù),而且,對于一個(gè)K行(K < M)的子矩陣,它的第一行可以是原始矩陣的第1行到 M - K + 1 的任意一行。

例子:

對于上面的矩陣,如果子矩陣的行數(shù)是2,那么它可以是下面幾個(gè)矩陣的子矩陣:

0 -2 -7 0

9 2 -6 2

或者

9 2 -6 2

-4 1 -4 1

或者

-4 1 -4 1

-1 8 0 -2

在每一種情況里(我們這里有三種),我們還要找出一個(gè)最大的子矩陣,當(dāng)然,這只是一種情況的最大子矩陣(局部最大),不一定是global最大。但是,如果我們知道每一種情況的最大,要找出global最大,那就小菜一碟兒了。

在講在一個(gè)特殊情況下求最大子矩陣之前,先講一個(gè)事實(shí):

假設(shè)這個(gè)最大子矩陣的維數(shù)是一維,要找出最大子矩陣, 原理與求“最大子段和問題” 是一樣的。最大子段和問題的遞推公式是 b[j]=max{b[j-1]+a[j], a[j]},b[j] 指的是從0開始到j(luò)的最大子段和。

Java實(shí)現(xiàn)示例:假設(shè)原始矩陣為:[9,? 2, -6,? 2], 那么b[] = {9, 11, 5, 7}, 那么最大字段和為11, 如果找最大子矩陣的話,那么這個(gè)子矩陣是 [9, 2]

求最大子段和的代碼如下:

public int maxSubsequence(int[] array) {

if (array.length == 0) {

return 0;

}

int max = Integer.MIN_VALUE;

int[] maxSub = new int[array.length];

maxSub[0] = array[0];

for (int i = 1; i < array.length; i++) {

maxSub[i] = (maxSub[i-1] > 0) ? (maxSub[i-1] + array[i]) : array[i];

if (max < maxSub[i]) {

max = maxSub[i];

}

}

return max;

}

但是,原始矩陣可以是二維的。假設(shè)原始矩陣是一個(gè)3 * n 的矩陣,那么它的子矩陣可以是 1 * k, 2 * k, 3 * k,(1 <= k <= n)。 如果是1*K,這里有3種情況:子矩陣在第一行,子矩陣在第二行,子矩陣在第三行。如果是 2 * k,這里有兩種情況,子矩陣在第一、二行,子矩陣在第二、三行。如果是3 * k,只有一種情況。

為了能夠找出最大的子矩陣,我們需要考慮所有的情況。假設(shè)這個(gè)子矩陣是 2 *k, 也就是說它只有兩行,要找出最大子矩陣,我們要從左到右不斷的遍歷才能找出在這種情況下的最大子矩陣。如果我們把這兩行上下相加,情況就和求“最大子段和問題” 又是一樣的了。

為了找出在原始矩陣?yán)锏淖畲笞泳仃?#xff0c;我們要遍歷所有的子矩陣的可能情況,也就是說,我們要考慮這個(gè)子矩陣有可能只有1行,2行,。。。到n行。而在每一種情況下,我們都要把它所對應(yīng)的矩陣部分上下相加才求最大子矩陣(局部)。

比如,假設(shè)子矩陣是一個(gè)3*k的矩陣,而且,它的一行是原始矩陣的第二行,那么,我們就要在

9 2 -6 2

-4 1 -4 1

-1 8 0 -2

里找最大的子矩陣。

如果把它上下相加,我們就變成了 4, 11, -10,1, 從這個(gè)數(shù)列里可以看出,在這種情況下,最大子矩陣是一個(gè)3*2的矩陣,最大和是15.

為了能夠在原始矩陣?yán)锖芸斓玫綇?i 行到 j 行 的上下值之和,我們這里用到了一個(gè)輔助矩陣,它是原始矩陣從上到下加下來的。

假設(shè)原始矩陣是matrix, 它每一層上下相加后得到的矩陣是total,那么我們可以通過如下代碼實(shí)現(xiàn):

int[][] total = matrix;

for (int i = 1; i < matrix[0].length; i++) {

for (int j = 0; j < matrix.length; j++) {

total[i][j] += total[i-1][j];

}

}

如果我們要求第 i 行到第 j 行之間上下值的和,我們可以通過total[j][k] - total[i-1][k] 得到, k 的范圍從1 到 matrix[0].length - 1。

有了這些知識點(diǎn),我們只需要在所有的情況下,把它們所對應(yīng)的局部最大子矩陣進(jìn)行比較,就可以得到全局最大的子矩陣。代碼如下:

public int subMaxMatrix(int[][] matrix) {

int[][] total = matrix;

for (int i = 1; i < matrix[0].length; i++) {

for (int j = 0; j < matrix.length; j++) {

total[i][j] += total[i-1][j];

}

}

int maximum = Integer.MIN_VALUE;

for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {

for (int j = i; j < matrix.length; j++) {

//result 保存的是從 i 行 到第 j 行 所對應(yīng)的矩陣上下值的和

int[] result = new int[matrix[0].length];

for (int f = 0; f < matrix[0].length; f++) {

if (i == 0) {

result[f] = total[j][f];

} else {

result[f] = total[j][f] - total[i - 1][f];

}

}

int maximal = maxSubsequence(result);

if (maximal > maximum) {

maximum = maximal;

}

}

}

return maximum;

}

C語言相關(guān)的實(shí)現(xiàn)

題目

題目描述:

已知矩陣的大小定義為矩陣中所有元素的和。給定一個(gè)矩陣,你的任務(wù)是找到最大的非空(大小至少是1 * 1)子矩陣。

比如,如下4 * 4的矩陣

0 -2 -7 0

9 2 -6 2

-4 1 -4 1

-1 8 0 -2

的最大子矩陣是

9 2

-4 1

-1 8

這個(gè)子矩陣的大小是15。

輸入:

輸入是一個(gè)N * N的矩陣。輸入的第一行給出N (0 < N <= 100)。

再后面的若干行中,依次(首先從左到右給出第一行的N個(gè)整數(shù),再從左到右給出第二行的N個(gè)整數(shù)……)給出矩陣中的N2個(gè)整數(shù),整數(shù)之間由空白字符分隔(空格或者空行)。

已知矩陣中整數(shù)的范圍都在[-127, 127]。

輸出:

測試數(shù)據(jù)可能有多組,對于每組測試數(shù)據(jù),輸出最大子矩陣的大小。

樣例輸入:

4

0 -2 -7 0

9 2 -6 2

-4 1 -4? 1

-1 8? 0 -2

樣例輸出:

15

AC代碼

#include

#include

int main(void)

{

int i, j, h, k, n, max, sum, cur, matrix[101][101];

while (scanf("%d", &n) != EOF) {

// 初始化接收矩陣

for (i = 0; i < n; i ++) {

for (j = 0; j < n; j ++)

scanf("%d", *(matrix + i) + j);

}

// 動(dòng)態(tài)規(guī)劃(類似于一維數(shù)組連續(xù)最大子序列和)

max = matrix[0][0];

for (i = 0; i < n; i ++) {

// i,j確定上下界

for (j = i; j < n; j ++) {

// 初始化

for (k = i, sum = 0; k <= j; k ++)

sum += matrix[k][0];

if (sum > max)

max = sum;

for (h = 1; h < n; h ++) {

for (k = i, cur = 0; k <= j; k ++)

cur += matrix[k][h];

if (sum >= 0)

sum += cur;

else

sum = cur;

if (sum > max) max = sum;

}

}

}

printf("%d\n", max);

}

return 0;

}

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的最java大子矩阵和问题_最大子矩阵问题实例解析的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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