作者:小迅
链接:https://leetcode.cn/problems/largest-plus-sign/solutions/1958443/dong-tai-gui-hua-zhu-shi-chao-ji-xiang-x-nxil/
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题目要求返回给定数组中的最大 '+' 的长度,其中 '+' 的有效元素为 1 ,无效元素为 0, 简单来说就是 1 能组成的 '+' 最长度
第一想法是递归暴力搜索,给定大小为 n 的二维数组,那么我们就构造一个 n 的二维数组,初始化为 1,然后将 mines 中的 0 也赋值给对应位置,然后枚举数组中的每一个位置,判断当前位置 上下左右 1 的最小个数 ,即为 当前 '+' 的最小长度,这种方法我没有试,可能会超时
优化
既然暴力解决不了,那就优化。
从上述过程中可以发现,对于任意一个位置而已,能组成的 '+' 最大长度,只取决于 上下左右方向的最小长度, 那么对于任意一个点
必然满足这个公式,当时我们又方向,这个怎么遍历呢,对于任意一个点 我们必须先知道 上下左右 才能推导当前位置,那不妨将问题简单化:
那现在不就解决了,没有人规定我们必须一次就推导出来呀,我们可以将每一个dp[i][j],所需要的dp子元素 分开推导,每一次只推导一个 或者 二个 或者 更多,具体的话肯定是在最优的情况下推导更多的子元素
具体实现看代码,注释超级详细
官方的是将 赋0操作 加入了 哈希表 每次枚举一个位置时,写查询哈希表当前位置是否为 0,再进行之后的操作,使用哈希表的优势在于当 mines 和大时,可以减少赋值的时间
-
- #define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
- #define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
-
- int orderOfLargestPlusSign(int n, int** mines, int minesSize, int* minesColSize){
- int dp[n][n];
- memset(dp, -1, sizeof(dp));
- int max = 0;
- for (int i = 0; i < minesSize; i++) {
- dp[mines[i][0]][mines[i][1]] = 0;
- }//初始化变量并赋值 0
-
- for (int i = 0; i < n; i++) {//枚举行子元素
- for (int j = 0; j < n; j++) {//第一次先初始化,当然也可以定义dp数组时初始化,都差不多
- if ((i == 0 || j == 0 || i == n-1 || j == n-1) && dp[i][j] != 0) {
- dp[i][j] = 1;
- max = 1;
- continue;
- }
- if (dp[i][j] != 0) {//行处理,dp[i][j-1] + 1;
- dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1;
- }
- }
- if (i == 0 || i == n-1) {
- continue;
- }
- int count = 0;
- for (int j = n - 1; j >= 0; j--) {//行处理,相当于dp[i][j+1] + 1;
- if (dp[i][j] == 0) count = 0;
- if (dp[i][j] != 0) {
- ++count;
- dp[i][j] = MIN(dp[i][j], count);
- }
- }
- }
- for (int j = 1; j < n-1; j++) {//枚举列子元素
- int count = 0;
- for (int i = 0; i < n; i++) {//列处理,边界就不需要处理了,相当于dp[i-1][j]
- if (dp[i][j] == 0) count = 0;
- if (dp[i][j] != 0) {
- ++count;
- dp[i][j] = MIN(dp[i][j], count);
- }
- }
- count = 0;
- for (int i = n-1; i >= 0; i--) {//相当于dp[i+1][j]
- if (dp[i][j] == 0) count = 0;
- if (dp[i][j] != 0) {
- ++count;
- dp[i][j] = MIN(dp[i][j], count);
- }
- max = MAX(max, dp[i][j]);
- }
- }
- return max;
- }
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- 作者:小迅
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