logo

הגדול ביותר פלוס או '+' שנוצרו על ידי כולם במטריצה ​​מרובעת בינארית

נתון א n × n מטריצה ​​בינארית יחד עם מורכב מ 0s ו 1 שניות . המשימה שלך היא למצוא את הגודל של הגדול ביותר '+' צורה שניתן ליצור רק באמצעות 1 שניות .

סימן פלוס' title=

א '+' הצורה מורכבת מתא מרכזי עם ארבע זרועות הנמשכות לכל ארבעת הכיוונים ( למעלה למטה ימינה ושמאלה ) תוך הישארות בגבולות המטריצה. הגודל של א '+' מוגדר כ- המספר הכולל של תאים יוצרים אותו כולל המרכז וכל הזרועות.



עץ חיפוש בינארי

המשימה היא להחזיר את גודל מקסימלי מכל תקף '+' ב יחד עם . אם לא '+' יכול להיווצר חזרה .

דוגמאות:

קֶלֶט: עם = [ [0 1 1 0 1] [0 0 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 0 1] [0 1 1 1 0] ]
תְפוּקָה: 9
הֶסבֵּר: ניתן ליצור '+' באורך זרוע של 2 (2 תאים לכל כיוון + מרכז אחד) במרכז המחצלת.
0 1 1 0 1
0 0 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 0 1
0 1 1 1 0
גודל כולל = (2 × 4) + 1 = 9



קֶלֶט: עם = [ [0 1 1] [0 0 1] [1 1 1] ]
תְפוּקָה: 1
הֶסבֵּר: '+' באורך זרוע של 0 (0 תאים לכל כיוון + מרכז אחד) יכול להיווצר עם כל אחד מה-1.

קֶלֶט: עם = [ [0] ]
תְפוּקָה:
הֶסבֵּר: לֹא סימן '+' יכול להיווצר.

[גישה נאיבית] - התייחס לכל נקודה כמרכז - O(n^4) זמן ו-O(n^4) מרחב

חצו את תאי המטריצה ​​בזה אחר זה. ראה כל נקודה שעברה כמרכז של פלוס ומצא את גודל ה-+. עבור כל אלמנט אנו חוצים שמאל ימין למטה ולמעלה. המקרה הגרוע ביותר בפתרון הזה קורה כשיש לנו את כל ה-1.



[גישה צפויה] - חשב מראש 4 מערכים - O(n^2) זמן ו-O(n^2) מרחב

ה רַעְיוֹן הוא לשמור על ארבע מטריצות עזר שמאל[][] ימין[][] למעלה[][] למטה[][] לאחסן 1'ים רצופים בכל כיוון. לכל תא (i j) במטריצת הקלט אנו מאחסנים מידע למטה באלה ארבע מטריצות -

  • שמאלה (i j) מאחסן את המספר המרבי של 1 רצופות ל- שְׁמֹאל של תא (i j) כולל תא (i j).
  • מימין (i j) מאחסן את המספר המרבי של 1 רצופות ל- יָמִינָה של תא (i j) כולל תא (i j).
  • top(i j) מאחסן את המספר המרבי של 1 רצוף ב רֹאשׁ
  • תחתית (i j) מאחסן את המספר המרבי של 1 רצוף ב תַחתִית של תא (i j) כולל תא (i j).

לאחר חישוב ערך עבור כל תא של מטריצות לעיל, הגדול ביותר'+' יווצר על ידי תא של מטריצת קלט שיש לו ערך מקסימלי על ידי התחשבות במינימום של ( left(i j) right(i j) top(i j) bottom(i j) )

אנחנו יכולים להשתמש תכנות דינמי כדי לחשב את הכמות הכוללת של 1ים עוקבים בכל כיוון:

if mat(i j) == 1
left(i j) = left(i j - 1) + 1

else left(i j) = 0

יישר תמונת css


if mat(i j) == 1
top(i j) = top(i - 1 j) + 1;

else top(i j) = 0;


if mat(i j) == 1
bottom(i j) = bottom(i + 1 j) + 1;

else bottom(i j) = 0;


if mat(i j) == 1
right(i j) = right(i j + 1) + 1;

else right(i j) = 0;

להלן יישום הגישה לעיל:

C++
// C++ program to find the largest '+' in a binary matrix // using Dynamic Programming #include    using namespace std; int findLargestPlus(vector<vector<int>> &mat) {    int n = mat.size();    vector<vector<int>> left(n vector<int>(n 0));  vector<vector<int>> right(n vector<int>(n 0));  vector<vector<int>> top(n vector<int>(n 0));  vector<vector<int>> bottom(n vector<int>(n 0));    // Fill left and top matrices  for (int i = 0; i < n; i++) {  for (int j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i][j] == 1) {  left[i][j] = (j == 0) ? 1 : left[i][j - 1] + 1;  top[i][j] = (i == 0) ? 1 : top[i - 1][j] + 1;  }  }  }    // Fill right and bottom matrices  for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {  for (int j = n - 1; j >= 0; j--) {  if (mat[i][j] == 1) {  right[i][j] = (j == n - 1) ? 1 : right[i][j + 1] + 1;  bottom[i][j] = (i == n - 1) ? 1 : bottom[i + 1][j] + 1;  }  }  }    int maxPlusSize = 0;    // Compute the maximum '+' size  for (int i = 0; i < n; i++) {  for (int j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i][j] == 1) {  int armLength = min({left[i][j] right[i][j]  top[i][j] bottom[i][j]});    maxPlusSize = max(maxPlusSize  (4 * (armLength - 1)) + 1);  }  }  }    return maxPlusSize; } int main() {    // Hardcoded input matrix  vector<vector<int>> mat = {  {0 1 1 0 1}  {0 0 1 1 1}  {1 1 1 1 1}  {1 1 1 0 1}  {0 1 1 1 0}  };    cout << findLargestPlus(mat) << endl;  return 0; } 
Java
// Java program to find the largest '+' in a binary matrix // using Dynamic Programming class GfG {    static int findLargestPlus(int[][] mat) {    int n = mat.length;    int[][] left = new int[n][n];  int[][] right = new int[n][n];  int[][] top = new int[n][n];  int[][] bottom = new int[n][n];    // Fill left and top matrices  for (int i = 0; i < n; i++) {  for (int j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i][j] == 1) {  left[i][j] = (j == 0) ? 1 : left[i][j - 1] + 1;  top[i][j] = (i == 0) ? 1 : top[i - 1][j] + 1;  }  }  }    // Fill right and bottom matrices  for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {  for (int j = n - 1; j >= 0; j--) {  if (mat[i][j] == 1) {  right[i][j] = (j == n - 1) ? 1 : right[i][j + 1] + 1;  bottom[i][j] = (i == n - 1) ? 1 : bottom[i + 1][j] + 1;  }  }  }    int maxPlusSize = 0;    // Compute the maximum '+' size  for (int i = 0; i < n; i++) {  for (int j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i][j] == 1) {  int armLength = Math.min(Math.min(left[i][j] right[i][j])  Math.min(top[i][j] bottom[i][j]));    maxPlusSize = Math.max(maxPlusSize  (4 * (armLength - 1)) + 1);  }  }  }    return maxPlusSize;  }  public static void main(String[] args) {    // Hardcoded input matrix  int[][] mat = {  {0 1 1 0 1}  {0 0 1 1 1}  {1 1 1 1 1}  {1 1 1 0 1}  {0 1 1 1 0}  };    System.out.println(findLargestPlus(mat));  } } 
Python
# Python program to find the largest '+' in a binary matrix # using Dynamic Programming def findLargestPlus(mat): n = len(mat) left = [[0] * n for i in range(n)] right = [[0] * n for i in range(n)] top = [[0] * n for i in range(n)] bottom = [[0] * n for i in range(n)] # Fill left and top matrices for i in range(n): for j in range(n): if mat[i][j] == 1: left[i][j] = 1 if j == 0 else left[i][j - 1] + 1 top[i][j] = 1 if i == 0 else top[i - 1][j] + 1 # Fill right and bottom matrices for i in range(n - 1 -1 -1): for j in range(n - 1 -1 -1): if mat[i][j] == 1: right[i][j] = 1 if j == n - 1 else right[i][j + 1] + 1 bottom[i][j] = 1 if i == n - 1 else bottom[i + 1][j] + 1 maxPlusSize = 0 # Compute the maximum '+' size for i in range(n): for j in range(n): if mat[i][j] == 1: armLength = min(left[i][j] right[i][j] top[i][j] bottom[i][j]) maxPlusSize = max(maxPlusSize (4 * (armLength - 1)) + 1) return maxPlusSize if __name__ == '__main__': # Hardcoded input matrix mat = [ [0 1 1 0 1] [0 0 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 0 1] [0 1 1 1 0] ] print(findLargestPlus(mat)) 
C#
// C# program to find the largest '+' in a binary matrix // using Dynamic Programming using System; class GfG {    static int FindLargestPlus(int[] mat) {    int n = mat.GetLength(0);    int[] left = new int[n n];  int[] right = new int[n n];  int[] top = new int[n n];  int[] bottom = new int[n n];    // Fill left and top matrices  for (int i = 0; i < n; i++) {  for (int j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i j] == 1) {  left[i j] = (j == 0) ? 1 : left[i j - 1] + 1;  top[i j] = (i == 0) ? 1 : top[i - 1 j] + 1;  }  }  }    // Fill right and bottom matrices  for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {  for (int j = n - 1; j >= 0; j--) {  if (mat[i j] == 1) {  right[i j] = (j == n - 1) ? 1 : right[i j + 1] + 1;  bottom[i j] = (i == n - 1) ? 1 : bottom[i + 1 j] + 1;  }  }  }    int maxPlusSize = 0;    // Compute the maximum '+' size  for (int i = 0; i < n; i++) {  for (int j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i j] == 1) {  int armLength = Math.Min(Math.Min(left[i j] right[i j])  Math.Min(top[i j] bottom[i j]));    maxPlusSize = Math.Max(maxPlusSize  (4 * (armLength - 1)) + 1);  }  }  }    return maxPlusSize;  }  public static void Main() {    // Hardcoded input matrix  int[] mat = {  {0 1 1 0 1}  {0 0 1 1 1}  {1 1 1 1 1}  {1 1 1 0 1}  {0 1 1 1 0}  };    Console.WriteLine(FindLargestPlus(mat));  } } 
JavaScript
// JavaScript program to find the largest '+' in a binary matrix // using Dynamic Programming function findLargestPlus(mat) {    let n = mat.length;    let left = Array.from({ length: n } () => Array(n).fill(0));  let right = Array.from({ length: n } () => Array(n).fill(0));  let top = Array.from({ length: n } () => Array(n).fill(0));  let bottom = Array.from({ length: n } () => Array(n).fill(0));    // Fill left and top matrices  for (let i = 0; i < n; i++) {  for (let j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i][j] === 1) {  left[i][j] = (j === 0) ? 1 : left[i][j - 1] + 1;  top[i][j] = (i === 0) ? 1 : top[i - 1][j] + 1;  }  }  }    // Fill right and bottom matrices  for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {  for (let j = n - 1; j >= 0; j--) {  if (mat[i][j] === 1) {  right[i][j] = (j === n - 1) ? 1 : right[i][j + 1] + 1;  bottom[i][j] = (i === n - 1) ? 1 : bottom[i + 1][j] + 1;  }  }  }    let maxPlusSize = 0;    // Compute the maximum '+' size  for (let i = 0; i < n; i++) {  for (let j = 0; j < n; j++) {  if (mat[i][j] === 1) {  let armLength = Math.min(left[i][j] right[i][j]  top[i][j] bottom[i][j]);    maxPlusSize = Math.max(maxPlusSize  (4 * (armLength - 1)) + 1);  }  }  }    return maxPlusSize; } // Hardcoded input matrix let mat = [  [0 1 1 0 1]  [0 0 1 1 1]  [1 1 1 1 1]  [1 1 1 0 1]  [0 1 1 1 0] ]; console.log(findLargestPlus(mat)); 

תְפוּקָה
9 

מורכבות זמן: O(n²) עקב ארבע מעברים לחישוב המטריצות הכיווניות ומעבר אחד אחרון לקביעת ה-'+' הגדול ביותר. כל מעבר לוקח זמן O(n²) המוביל למורכבות כוללת של O(n²).
מורכבות החלל: O(n²) עקב ארבע מטריצות עזר (שמאל ימין למעלה למטה) שצורכות שטח נוסף של O(n²).