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今天的每日一题是:2397. 被列覆盖的最多行数
给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的二进制矩阵 matrix ;另给你一个整数 numSelect,表示你必须从 matrix 中选择的 不同 列的数量。
如果一行中所有的 1 都被你选中的列所覆盖,则认为这一行被 覆盖 了。
形式上,假设 s = {c1, c2, …, cnumSelect} 是你选择的列的集合。对于矩阵中的某一行 row ,如果满足下述条件,则认为这一行被集合 s 覆盖:
对于满足 matrix[row][col] == 1 的每个单元格 matrix[row][col](0 <= col <= n - 1),col 均存在于 s 中,或者
row 中 不存在 值为 1 的单元格。
你需要从矩阵中选出 numSelect 个列,使集合覆盖的行数最大化。
返回一个整数,表示可以由 numSelect 列构成的集合 覆盖 的 最大行数 。
示例 1:
输入:matrix = [[0,0,0],[1,0,1],[0,1,1],[0,0,1]], numSelect = 2
输出:3
解释:
图示中显示了一种覆盖 3 行的可行办法。 选择 s = {0, 2} 。
- 第 0 行被覆盖,因为其中没有出现 1 。
- 第 1 行被覆盖,因为值为 1 的两列(即 0 和 2)均存在于 s 中。
- 第 2 行未被覆盖,因为 matrix[2][1] == 1 但是 1 未存在于 s 中。
- 第 3 行被覆盖,因为 matrix[2][2] == 1 且 2 存在于 s 中。 因此,可以覆盖 3 行。 另外 s = {1, 2} 也可以覆盖 3 行,但可以证明无法覆盖更多行。
示例 2:
输入:matrix = [[1],[0]], numSelect = 1
输出:2
解释:
选择唯一的一列,两行都被覆盖了,因为整个矩阵都被覆盖了。 所以我们返回 2 。
暴力法解决:二进制枚举:使用二进制来表示每一行的1的分布情况以及搜寻情况,具体如下:使用mask[i]表示第i行中的1的分布情况,若mask[i]的二进制数位上为1其对应的矩阵中也为1。threshold用来表示当前遍历的选择列的情况,若threshold的二进制数位上为1则对应列被选中。
class Solution {
public:
int maximumRows(vector<vector<int>>& matrix, int numSelect) {
int row=matrix.size();
int col=matrix[0].size();
vector<int> mask(row,0);//表示当前行中1的情况
//初始化mask
for(int i=0;i<row;i++)
{
for(int j=0;j<col;j++)
{
mask[i]+=matrix[i][j]<<(col-j-1);
}
}
int curr=0;
int ans=0;
int threshold=(1<<col);
for(int i=1;i<=threshold;i++)
{
curr=0;
if(__builtin_popcount(i)!=numSelect)
{
continue;
}
for(int j=0;j<row;j++)
{
if((mask[j]&i)==mask[j])
{
curr++;
}
}
ans=max(curr,ans);
}
return ans;
}
};
通过使用二进制数可以表达的含义有很多可以简化很多操作。
泰波那契序列 Tn 定义如下:
T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2
给你整数 n,请返回第 n 个泰波那契数 Tn 的值。
示例 1:
输入:n = 4
输出:4
解释: T_3 = 0 + 1 + 1 = 2 T_4 = 1 + 1 + 2 = 4
示例 2:
输入:n = 25
输出:1389537
其实这道题就是对斐波那契数列的一个重定义,只是递归条件增加,递归方程式需要改变一下即可。对于矩阵快速幂也是同理,重新梳理一下递推矩阵即可。
递归(超时):
class Solution {
public:
int tribonacci(int n) {
if(n<=1)
return n;
if(n==2)
return 1;
return tribonacci(n-1)+tribonacci(n-2)+tribonacci(n-3);
}
};
递推(剩去了计算多余的fib数列):
class Solution {
public:
int tribonacci(int n) {
if(n<=1)
return n;
if(n==2)
return 1;
int a=0;int b=1;int c=1;
int ans=0;
for(int i=3;i<=n;i++)
{
ans=a+b+c;
a=b;
b=c;
c=ans;
}
return ans;
}
};
矩阵快速幂:
class Solution {
public:
//矩阵乘法
vector<vector<long>> martix_mutiply(vector<vector<long>> &a,vector<vector<long>>& b)
{
vector<vector<long>> c{{0,0,0},{0,0,0},{0,0,0}};
for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
{
c[i][j] = a[i][0] * b[0][j] + a[i][1] * b[1][j]+a[i][2]*b[2][j];
}
}
return c;
}
//快速幂
vector<vector<long>> martix_rapid_pow(vector<vector<long>> &a,int n)
{
vector<vector<long>> ret{{1,0,0},{0,1,0},{0,0,1}};
while(n>0)
{
if(n&1)
{
ret=martix_mutiply(ret,a);
}
n>>=1;
a=martix_mutiply(a,a);
}
return ret;
}
int tribonacci(int n) {
//矩阵快速幂
if (n < 2) {
return n;
}
vector<vector<long>> q{{1, 1,1}, {1, 0,0},{0,1,0}};
vector<vector<long>> res = martix_rapid_pow(q, n - 1);
return res[0][0];
}
};
重温矩阵快速幂。