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法律研究C++ 中求和为目标值的子矩阵数量
假设我们有一个矩阵和一个目标值，我们需要找到和等于目标值的非空子矩阵的数量。这里，子矩阵 [(x1, y1), (x2, y2)] 是所有单元格 matrix[x][y] 的集合，其中 x 的范围在 x1 和 x2 之间，y 的范围在 y1 和 y2 之间。两个子矩阵 [(x1, y1), (x2, y2)] 和 [(x1', y1'), (x2', y2')] 不同，如果它们的一些坐标不同：例如，如果 x1 与 x1' 不相同。
因此，如果输入如下所示：
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
并且目标值为 0，则输出将为 4，这是因为有四个仅包含 0 的 1x1 子矩阵。
为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：
ans := 0
col := 列数
row := 行数
初始化 i := 0，当 i < row 时，更新（i 增加 1），执行以下操作：
初始化 j := 1，当 j < col 时，更新（j 增加 1），执行以下操作：
matrix[i, j] := matrix[i, j] + matrix[i, j - 1]
定义一个 map m
初始化 i := 0，当 i < col 时，更新（i 增加 1），执行以下操作：
初始化 j := i，当 j < col 时，更新（j 增加 1），执行以下操作：
清空 map m
m[0] := 1
sum := 0
初始化 k := 0，当 k < row 时，更新（k 增加 1），执行以下操作：
current := matrix[k, j]
如果 i - 1 >= 0，则执行以下操作：
current := current - matrix[k, i - 1]
sum := sum + current
ans := ans + m[target - sum]
m[-sum] 增加 1
返回 ans
让我们看看下面的实现来更好地理解：
示例
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
class Solution {
public:
int numSubmatrixSumTarget(vector<vector<int>>& matrix, int
target) {
int ans = 0;
int col = matrix[0].size();
int row = matrix.size();
for(int i = 0; i < row; i++){
for(int j = 1; j < col; j++){
matrix[i][j] += matrix[i][j - 1];
}
}
unordered_map <int, int> m;
for(int i = 0; i < col; i++){
for(int j = i; j < col; j++){
m.clear();
m[0] = 1;
int sum = 0;
for(int k = 0; k < row; k++){
int current = matrix[k][j];
if(i - 1 >= 0)current -= matrix[k][i - 1];
sum += current;
ans += m[target - sum];
m[-sum]++;
}
}
}
return ans;
}
};
main(){
Solution ob;
vector<vector<int>> v = {{0,1,0},{1,1,1},{0,1,0}};
cout << (ob.numSubmatrixSumTarget(v, 0));
}输入
{{0,1,0},{1,1,1},{0,1,0}}, 0输出
4
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