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最大子矩陣問題實例解析

2020-01-26 14:59:12
字體:
來源:轉載
供稿:網友

問題:
求一個M*N的矩陣的最大子矩陣和。
比如在如下這個矩陣中:

 0 -2 -7 0 9 2 -6 2-4 1 -4 1-1 8 0 -2 

擁有最大和的子矩陣為:

 9 2-4 1-1 8

其和為15。
思路:
首先,這個子矩陣可以是任意大小的,而且起始點也可以在任何地方,所以,要把最大子矩陣找出來,我們要考慮多種情況。
假定原始矩陣的行數為M,那么對于子矩陣,它的行數可以是1到M的任何一個數,而且,對于一個K行(K < M)的子矩陣,它的第一行可以是原始矩陣的第1行到 M - K + 1 的任意一行。
例子:
對于上面的矩陣,如果子矩陣的行數是2,那么它可以是下面幾個矩陣的子矩陣:

 0 -2 -7 0 9 2 -6 2

或者

 9 2 -6 2-4 1 -4 1

或者

-4 1 -4 1-1 8 0 -2 

在每一種情況里(我們這里有三種),我們還要找出一個最大的子矩陣,當然,這只是一種情況的最大子矩陣(局部最大),不一定是global最大。但是,如果我們知道每一種情況的最大,要找出global最大,那就小菜一碟兒了。
在講在一個特殊情況下求最大子矩陣之前,先講一個事實:
假設這個最大子矩陣的維數是一維,要找出最大子矩陣, 原理與求“最大子段和問題” 是一樣的。最大子段和問題的遞推公式是 b[j]=max{b[j-1]+a[j], a[j]},b[j] 指的是從0開始到j的最大子段和。

Java實現示例:
假設原始矩陣為:[9,  2, -6,  2], 那么b[] = {9, 11, 5, 7}, 那么最大字段和為11, 如果找最大子矩陣的話,那么這個子矩陣是 [9, 2]
求最大子段和的代碼如下:

public int maxSubsequence(int[] array) { if (array.length == 0) { return 0; } int max = Integer.MIN_VALUE; int[] maxSub = new int[array.length]; maxSub[0] = array[0];  for (int i = 1; i < array.length; i++) { maxSub[i] = (maxSub[i-1] > 0) ? (maxSub[i-1] + array[i]) : array[i];  if (max < maxSub[i]) { max = maxSub[i]; } } return max; }

 但是,原始矩陣可以是二維的。假設原始矩陣是一個3 * n 的矩陣,那么它的子矩陣可以是 1 * k, 2 * k, 3 * k,(1 <= k <= n)。 如果是1*K,這里有3種情況:子矩陣在第一行,子矩陣在第二行,子矩陣在第三行。如果是 2 * k,這里有兩種情況,子矩陣在第一、二行,子矩陣在第二、三行。如果是3 * k,只有一種情況。
為了能夠找出最大的子矩陣,我們需要考慮所有的情況。假設這個子矩陣是 2 *k, 也就是說它只有兩行,要找出最大子矩陣,我們要從左到右不斷的遍歷才能找出在這種情況下的最大子矩陣。如果我們把這兩行上下相加,情況就和求“最大子段和問題” 又是一樣的了。
為了找出在原始矩陣里的最大子矩陣,我們要遍歷所有的子矩陣的可能情況,也就是說,我們要考慮這個子矩陣有可能只有1行,2行,。。。到n行。而在每一種情況下,我們都要把它所對應的矩陣部分上下相加才求最大子矩陣(局部)。
比如,假設子矩陣是一個3*k的矩陣,而且,它的一行是原始矩陣的第二行,那么,我們就要在

 9 2 -6 2-4 1 -4 1-1 8 0 -2 

里找最大的子矩陣。
如果把它上下相加,我們就變成了 4, 11, -10,1, 從這個數列里可以看出,在這種情況下,最大子矩陣是一個3*2的矩陣,最大和是15.
為了能夠在原始矩陣里很快得到從 i 行到 j 行 的上下值之和,我們這里用到了一個輔助矩陣,它是原始矩陣從上到下加下來的。
假設原始矩陣是matrix, 它每一層上下相加后得到的矩陣是total,那么我們可以通過如下代碼實現:

int[][] total = matrix;for (int i = 1; i < matrix[0].length; i++) { for (int j = 0; j < matrix.length; j++) { total[i][j] += total[i-1][j]; }}

如果我們要求第 i 行到第 j 行之間上下值的和,我們可以通過total[j][k] - total[i-1][k] 得到, k 的范圍從1 到 matrix[0].length - 1。
有了這些知識點,我們只需要在所有的情況下,把它們所對應的局部最大子矩陣進行比較,就可以得到全局最大的子矩陣。代碼如下:

public int subMaxMatrix(int[][] matrix) {  int[][] total = matrix; for (int i = 1; i < matrix[0].length; i++) { for (int j = 0; j < matrix.length; j++) { total[i][j] += total[i-1][j]; } }  int maximum = Integer.MIN_VALUE; for (int i = 0; i < matrix.length; i++) { for (int j = i; j < matrix.length; j++) { //result 保存的是從 i 行 到第 j 行 所對應的矩陣上下值的和        int[] result = new int[matrix[0].length]; for (int f = 0; f < matrix[0].length; f++) {  if (i == 0) {  result[f] = total[j][f];  } else {  result[f] = total[j][f] - total[i - 1][f];  } } int maximal = maxSubsequence(result);  if (maximal > maximum) {  maximum = maximal; } } }  return maximum; }

C語言相關的實現

題目

    題目描述: 
    已知矩陣的大小定義為矩陣中所有元素的和。給定一個矩陣,你的任務是找到最大的非空(大小至少是1 * 1)子矩陣。 
    比如,如下4 * 4的矩陣  
      

 0 -2 -7 0  9 2 -6 2  -4 1 -4 1  -1 8 0 -2 

      
    的最大子矩陣是  
      

 9 2  -4 1  -1 8 

      
    這個子矩陣的大小是15。 
    輸入: 
    輸入是一個N * N的矩陣。輸入的第一行給出N (0 < N <= 100)。 
    再后面的若干行中,依次(首先從左到右給出第一行的N個整數,再從左到右給出第二行的N個整數……)給出矩陣中的N2個整數,整數之間由空白字符分隔(空格或者空行)。 
    已知矩陣中整數的范圍都在[-127, 127]。 
    輸出: 
    測試數據可能有多組,對于每組測試數據,輸出最大子矩陣的大小。 
    樣例輸入:  
    4 
    0 -2 -7 0 
    9 2 -6 2 
    -4 1 -4  1 
    -1 8  0 -2  
    樣例輸出: 
    15 


AC代碼

 #include <stdio.h>  #include <stdlib.h>    int main(void)  {   int i, j, h, k, n, max, sum, cur, matrix[101][101];     while (scanf("%d", &n) != EOF) {    // 初始化接收矩陣    for (i = 0; i < n; i ++) {     for (j = 0; j < n; j ++)      scanf("%d", *(matrix + i) + j);    }      // 動態規劃(類似于一維數組連續最大子序列和)    max = matrix[0][0];      for (i = 0; i < n; i ++) {     // i,j確定上下界     for (j = i; j < n; j ++) {       // 初始化      for (k = i, sum = 0; k <= j; k ++)       sum += matrix[k][0];      if (sum > max)       max = sum;        for (h = 1; h < n; h ++) {       for (k = i, cur = 0; k <= j; k ++)        cur += matrix[k][h];         if (sum >= 0)        sum += cur;       else        sum = cur;         if (sum > max) max = sum;      }     }    }      printf("%d/n", max);   }     return 0;  } 

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