Leetcode 2132. 用邮票贴满网格图(Java + 两次一维前缀和 + 二维差分)

发布时间:2023年12月17日

Leetcode 2132. 用邮票贴满网格图(Java + 两次一维前缀和 + 二维差分)

题目

  • 给你一个 m x n 的二进制矩阵 grid ,每个格子要么为 0 (空)要么为 1 (被占据)。
  • 给你邮票的尺寸为 stampHeight x stampWidth 。我们想将邮票贴进二进制矩阵中,且满足以下 限制 和 要求 :
    1. 覆盖所有 空 格子。
    2. 不覆盖任何 被占据 的格子。
    3. 我们可以放入任意数目的邮票。
    4. 邮票可以相互有 重叠 部分。
    5. 邮票不允许 旋转 。
    6. 邮票必须完全在矩阵 内 。
  • 如果在满足上述要求的前提下,可以放入邮票,请返回 true ,否则返回 false 。
  • m == grid.length
  • n == grid[r].length
  • 1 <= m, n <= 10 ^ 5
  • 1 <= m * n <= 2 * 10 ^ 5
  • grid[r][c] 要么是 0 ,要么是 1 。
  • 1 <= stampHeight, stampWidth <= 10 ^ 5

解法

  • 两次一维前缀和 + 二维差分:

第 1 步:

  • 先求出以每个点为左上角,是否可以贴邮票,
  • 接着使用二维差分,将每个可以贴邮票的点 +1,
  • 最后统一更新一遍,查询 贴邮票的点数 + 被占据的点数 是否等于总格子数

第 2 步:

  • 求出以每个点为左上角,是否可以贴邮票:
    • 先每行倒序、求出每个点往右最多多少空位 rowCount:空位 rowCount[i][j]=rowCount[i][j+1]+1,否则 rowCount[i][j]=0
    • 再每列倒序、求出每个点往下最多有多少个 rowCount >= stampWidth,设置为 rowColCount:大于等于 rowColCount[i][j]=rowColCount[i+1][j]+1,否则 rowColCount[i][j]=0
    • 最后求每个点的 rowColCount >= stampHeight,代表可以贴邮票 isStamp[i][j]=true

第 3 步:

  • 顺序遍历 isStamp,如果 true 则将当前点 stampCount[i][j]++、代表右下角均可以贴邮票,
  • 右边 stampCount[i][j+stampWidth]–、下边 stampCount[i+stampHeight][j]–、右下角 stampCount[i+stampHeight][j+stampWidth]++,
  • 以差分的形式处理结果,
    在这里插入图片描述

第 4 步:

  • 顺序遍历 stampCount,使用差分 DP 的思想,更新 stampCount:
  • stampCount[i][j] += stampCount[i-1][j]+stampCount[i][j-1]-stampCount[i-1][j-1]:代表上边区间 加 左边区间 减 重叠区间,
  • 如果 stampCount[i][j] > 0 代表此点被贴邮票
  • 时间复杂度:O(mn),空间复杂度:O(mn)

代码

/**
     * 两次一维前缀和 + 二维差分:
     *
     * 第 1 步:
     * 先求出以每个点为左上角,是否可以贴邮票,
     * 接着使用二维差分,将每个可以贴邮票的点 +1,
     * 最后统一更新一遍,查询 贴邮票的点数 + 被占据的点数 是否等于总格子数
     *
     * 第 2 步:
     * 求出以每个点为左上角,是否可以贴邮票:
     *     * 先每行倒序、求出每个点往右最多多少空位 rowCount:空位 rowCount[i][j]=rowCount[i][j+1]+1,否则 rowCount[i][j]=0
     *     * 再每列倒序、求出每个点往下最多有多少个 rowCount >= stampWidth,设置为 rowColCount:大于等于 rowColCount[i][j]=rowColCount[i+1][j]+1,否则 rowColCount[i][j]=0
     *     * 最后求每个点的 rowColCount >= stampHeight,代表可以贴邮票 isStamp[i][j]=true
     *
     * 第 3 步:
     * 顺序遍历 isStamp,如果 true 则将当前点 stampCount[i][j]++、代表右下角均可以贴邮票,
     * 右边 stampCount[i][j+stampWidth]--、下边 stampCount[i+stampHeight][j]--、右下角 stampCount[i+stampHeight][j+stampWidth]++,
     * 以差分的形式处理结果,
     *
     * 第 4 步:
     * 顺序遍历 stampCount,使用差分 DP 的思想,更新 stampCount:
     * stampCount[i][j] += stampCount[i-1][j]+stampCount[i][j-1]-stampCount[i-1][j-1]:代表上边区间 加 左边区间 减 重叠区间,
     * 如果 stampCount[i][j] > 0 代表此点被贴邮票
     * 时间复杂度:O(m*n),空间复杂度:O(m*n)
     */
    public boolean possibleToStamp(int[][] grid, int stampHeight, int stampWidth) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;

        // 列 +1 方便处理最右边的点
        int[][] rowCount = new int[m][n + 1];

        // 被占领的数量
        int fillCount = 0;

        // 先每行倒序、求出每个点往右最多多少空位 rowCount:空位 rowCount[i][j]=rowCount[i][j+1]+1,否则 rowCount[i][j]=0
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = n - 1; j >= 0; j--) {
                if (grid[i][j] == 0) {
                    rowCount[i][j] = rowCount[i][j + 1] + 1;


                } else {
                    rowCount[i][j] = 0;
                    fillCount++;
                }
            }
        }

        // 行 +1 方便处理最下边的点
        int[][] rowColCount = new int[m + 1][n];

        // 最后求每个点的 rowColCount >= stampHeight,代表可以贴邮票 isStamp[i][j]=true
        boolean[][] isStamp = new boolean[m][n];

        // 再每列倒序、求出每个点往下最多有多少个 rowCount >= stampWidth,设置为 rowColCount:大于等于 rowColCount[i][j]=rowColCount[i+1][j]+1,否则 rowColCount[i][j]=0
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            for (int i = m - 1; i >= 0; i--) {
                if (rowCount[i][j] >= stampWidth) {
                    rowColCount[i][j] = rowColCount[i + 1][j] + 1;

                    if (rowColCount[i][j] >= stampHeight) {
                        isStamp[i][j] = true;
                    }

                } else {
                    rowColCount[i][j] = 0;
                }
            }
        }

        // 行列向右下移动一位,方便处理
        int[][] stampCount = new int[m + 1][n + 1];
        // 顺序遍历 isStamp,如果 true 则以二维差分方式处理
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (isStamp[i][j]) {
                    stampCount[i + 1][j + 1]++;

                    if (i + 1 + stampHeight <= m) {
                        stampCount[i + 1 + stampHeight][j + 1]--;
                    }

                    if (j + 1 + stampWidth <= n) {
                        stampCount[i + 1][j + 1 + stampWidth]--;
                    }

                    if (i + 1 + stampHeight <= m && j + 1 + stampWidth <= n) {
                        stampCount[i + 1 + stampHeight][j + 1 + stampWidth]++;
                    }
                }
            }
        }

        int stampCountRes = 0;
        // 顺序遍历 stampCount,使用差分 DP 的思想,更新 stampCount
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                stampCount[i][j] += stampCount[i][j - 1] + stampCount[i - 1][j] - stampCount[i - 1][j - 1];
                if (stampCount[i][j] > 0) {
                    stampCountRes++;
                }
            }
        }

        return fillCount + stampCountRes == m * n;
    }
文章来源:https://blog.csdn.net/qq_33530115/article/details/134985667
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