给你一个 m x n
的矩阵 mat
和一个整数 k
,请你返回一个矩阵 answer
,其中每个 answer[i][j]
是所有满足下述条件的元素 mat[r][c]
的和:
i - k <= r <= i + k,
j - k <= c <= j + k
且(r, c)
在矩阵内。示例 1:
输入:mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], k = 1
输出:[[12,21,16],[27,45,33],[24,39,28]]
示例 2:
输入:mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], k = 2
输出:[[45,45,45],[45,45,45],[45,45,45]]
题意就是要计算 假设给出的 mat[i][j] ,那么就要是要计算下图当中给出的 区域的全部元素之和:
新返回的矩形当中,应该存储的是上述 绿色区域当中的全部的 元素之和。(k = 1)
所以,我们可以利用二位矩阵的前缀和 来解决上述的问题。
对于 前缀和 二位矩阵 的计算,可以参考之前博客:
leedcode 刷题 - 除自身以外数组的乘积 - 和为 K 的子数组-CSDN博客
leetcode - 串联所有单词的子串 - 最小覆盖子串 - x 的平方根-CSDN博客
上述就是递归公式,但是 dp[x2][y2] 不是在 dp 这个 二维前缀和数组当中的,这个位置是没有 数据的,所以,其实这个位置的数据是在 mat 当中的。也就对应的是 mat[i][j] 。
所以,上述就计算出了存储前缀和的二维数组。
此时,我们只需要根据上述的 存储前缀和的二维数组,就可以像下图当中这样去 计算,某一个满足题意的 区间的 元素之和:
即:
ret = dp[x2][y2] - dp[x1 - 1][y2] - dp[x2][y1 - 1] + dp[x1 - 1][y1 - 1]
上述就是递推公式。
在上述计算出递推公式之后,就可以开始计算上述的 x1 y1 和 x2 y2 了。
上述前缀和二维数组当中的 下标是从 (1, 1) 开始计数的,但是,在题目当中的二维数组是从 (0,0) 开始计数的,所以,为了方便上述 前缀和二维数组的计算,所以,我们直接把 dp 数组加一行加一列:
使用黑色位置存储元素值。
dp[x][y] -> mat[x - 1][y -1]
dp[x][y] -> ans[x - 1][y -1]
所以此时应该是:
完整代码:
class Solution {
public:
vector> matrixBlockSum(vector>& mat, int k) {
int m = mat.size(), n = mat[0].size();
//计算出前缀和二维数组
vector> dp(m + 1, vector(n + 1));
for(int i = 1;i <= m;i++)
for(int j = 1;j <= n;j++)
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i - 1][j - 1] + mat[i - 1][j - 1];
// 计算出 answer 二维数组的值
vector> ret(m, vector(n));
for(int i = 0;i < m;i++)
for(int j = 0;j < n;j++)
{
int x1 = max(0 , i - k) + 1, y1 = max(0 , j - k) + 1;
int x2 = min(m - 1 , i + k) + 1, y2 = min(n - 1 , j + k) + 1;
ret[i][j] = dp[x2][y2] - dp[x1 - 1][y2] - dp[x2][y1 - 1] + dp[x1 - 1][y1 - 1];
}
return ret;
}
};