LeetCode 3548. 等和矩阵分割2 详细题解(前缀和+二分+连通性分析)

news2026/3/27 14:35:26
LeetCode 3548. 等和矩阵分割2 详细题解前缀和二分连通性分析️ 标签前缀和、二分查找、连通性、哈希表、矩阵、周赛难题 难度中等| 题目编号3548|️ 题型矩阵处理 / 贪心优化一、题目描述给定一个由正整数组成的m x n矩阵grid判断是否能通过一条水平或一条垂直分割线将矩阵切成两个非空部分满足以下条件之一两部分所有元素的和相等最多移除一个单元格后两部分和相等且移除后剩余区域保持连通。连通定义区域内任意两个单元格可通过上下左右移动互相到达不分裂成多块。若存在合法分割返回True否则返回False。二、示例演示示例 1输入grid [[1,4],[2,3]] 输出true 解释水平分割上下两部分和均为5直接满足相等。示例 2输入grid [[1,2],[3,4]] 输出true 解释垂直分割左和为4右和为6移除右侧的2差值抹平且保持连通。示例 3输入grid [[1,2,4],[2,3,5]] 输出false 解释差值为3移除3后区域分裂不满足连通性。示例 4输入grid [[4,1,8],[3,2,6]] 输出false 解释无任何合法分割方式。三、数据范围与约束1 ≤ m grid.length ≤ 1e51 ≤ n grid[i].length ≤ 1e52 ≤ m * n ≤ 1e5总元素数不超1e5保证线性算法可过1 ≤ grid[i][j] ≤ 1e5四、解题核心思路1. 核心突破口本题只能用一条水平或垂直分割线切分矩阵目标是让两部分和相等或删除一个元素后相等且保证删除后区域连通。快速求区间和使用行、列前缀和避免重复求和提升效率快速查找目标值用哈希表存值的坐标配合二分查找快速判断区域内是否存在目标差值连通性判断按分割后的区域形状分情况判定可删除的位置杜绝误判2. 分割方式水平分割在第i行与i1行之间切分分成上下两个矩形垂直分割在第j列与j1列之间切分分成左右两个矩形3. 和的判定规则设矩阵总和为total切分后一块和为s另一块为total-s。直接合法s total - s两部分和完全相等删除一个合法|s - (total - s)| diff在和更大的块里找到一个值等于diff的元素删除后两部分和相等4. 连通性判定关键删除元素后剩余区域必须保持连通不分裂成多块规则如下多行多列删除任意元素都保持连通只需存在目标值即可单行多列只能删除最左端或最右端元素删除中间会断裂多行单列只能删除最上端或最下端元素删除中间会断裂单行单列不能删除删除后区域为空不满足题意5. 效率优化用哈希表记录每个数值的所有坐标配合二分查找把区域内查找的复杂度降到对数级别应对数据范围上限不超时。五、满分代码Python代码严谨高效贴合题目要求附带详细注释可直接提交评测。fromtypingimportListfromcollectionsimportdefaultdictimportbisectclassSolution:defcanPartitionGrid(self,grid:List[List[int]])-bool:m,nlen(grid),len(grid[0])totalsum(sum(row)forrowingrid)# 行前缀和快速计算上半部分和row_sum[0]*(m1)foriinrange(m):row_sum[i1]row_sum[i]sum(grid[i])# 列前缀和快速计算左半部分和col_sum[0]*(n1)forjinrange(n):colsum(grid[i][j]foriinrange(m))col_sum[j1]col_sum[j]col# 哈希表存储每个值对应的所有坐标按行排序方便二分查找val_to_coordsdefaultdict(list)foriinrange(m):forjinrange(n):val_to_coords[grid[i][j]].append((i,j))# 对每个值的坐标列表排序forvinval_to_coords:val_to_coords[v].sort()# 辅助函数判断指定矩形区域内是否存在目标值defhas_value_in_rect(val,r1,r2,c1,c2):coordsval_to_coords.get(val)ifnotcoords:returnFalse# 二分定位起始行lo,hi0,len(coords)whilelohi:mid(lohi)//2ifcoords[mid][0]r1:lomid1else:himid idxlo# 遍历符合行范围的坐标检查列范围whileidxlen(coords)andcoords[idx][0]r2:ifc1coords[idx][1]c2:returnTrueidx1returnFalse# 辅助函数判断当前区域能否删除一个值为diff的元素且保持连通defcan_remove(rows,cols,r1,r2,c1,c2,diff):# 多行多列任意位置可删ifrows1andcols1:returnhas_value_in_rect(diff,r1,r2,c1,c2)# 单行多列只能删左右两端elifrows1andcols1:returngrid[r1][c1]difforgrid[r1][c2]diff# 多行单列只能删上下两端elifrows1andcols1:returngrid[r1][c1]difforgrid[r2][c1]diff# 单行单列无法删除else:returnFalse# 枚举所有水平分割线foriinrange(m-1):toprow_sum[i1]bottomtotal-top# 直接满足和相等iftopbottom:returnTruediffabs(top-bottom)# 从和更大的部分删除元素iftopbottom:# 上半部分ifcan_remove(i1,n,0,i,0,n-1,diff):returnTrueelse:# 下半部分ifcan_remove(m-i-1,n,i1,m-1,0,n-1,diff):returnTrue# 枚举所有垂直分割线forjinrange(n-1):leftcol_sum[j1]righttotal-left# 直接满足和相等ifleftright:returnTruediffabs(left-right)# 从和更大的部分删除元素ifleftright:# 左半部分ifcan_remove(m,j1,0,m-1,0,j,diff):returnTrueelse:# 右半部分ifcan_remove(m,n-j-1,0,m-1,j1,n-1,diff):returnTrue# 所有分割方式都不满足returnFalse六、代码详解1. 核心变量说明total矩阵所有元素的总和row_sum行前缀和数组用于快速计算水平分割后的上半部分和col_sum列前缀和数组用于快速计算垂直分割后的左半部分和val_to_coords哈希表key为矩阵元素值value为该值所有坐标的有序列表diff两部分和的差值即需要删除的元素值2. 辅助函数讲解1has_value_in_rect作用快速判断目标值是否出现在指定矩形区域内。先用二分查找缩小行范围再遍历检查列范围比暴力遍历效率更高。2can_remove作用判断当前区域能否删除一个值为diff的元素且删除后保持连通。严格按照连通性规则分四种情况判断杜绝连通性误判贴合题目要求。3. 完整执行流程计算矩阵总和构建行、列前缀和记录每个元素的坐标存入哈希表并排序枚举所有水平分割线检查直接相等、删除元素相等两种情况枚举所有垂直分割线重复上述判断逻辑找到合法分割立即返回True遍历完毕无合法方案返回False七、复杂度分析时间复杂度O(mn log(mn))预处理坐标为O(mn)二分查找为对数级别枚举分割为线性次数整体高效适配题目数据范围空间复杂度O(mn)用于存储前缀和数组与元素坐标哈希表八、常见易错点连通性误判单行/单列删除中间元素导致区域分裂查找超时暴力遍历区域查找差值大数据量下超时分割遗漏只检查水平或垂直一种分割方式删错区域从和更小的块里删除元素无法让两部分和相等原创题解禁止搬运觉得有用欢迎点赞、收藏遇到问题可在评论区交流~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2450846.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…