将矩阵投影成一维,套用dp解决一维的最大连续子序列和的方法
最大子矩阵
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#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<string.h> #include<vector> #include<algorithm> #include <limits.h> using namespace std; int main() { int matrix[101][101]; int N; scanf("%d", &N); if(N==1){ int q; scanf("%d",&q); printf("%d",q); return 0; } for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { scanf("%d", &matrix[i][j]); } } int maxSum = INT_MIN; // 初始化为可能的最小值 for (int left = 0; left < N; left++) { vector<int> temp(N, 0); for (int right = left; right < N; right++) { // 遍历从left开始列的可能性,比如left从0开始, //有(第0列到第1列),(第0列到第2列),(第0列到第3列)三种可能 //将从第left列到第right列中每一行元素加起来视为一个元素, //相当于左右压扁矩阵,把从left列到right列的矩阵投影成1列 //变成纵向的一维数组 for (int i = 0; i < N; i++) { temp[i] += matrix[i][right]; } // 然后问题就就简单了,直接套用DP解决一维的最大连续子序列和的方法 int dp[200]; dp[1] = temp[0]; //dp[i]表示temp的前i个元素包括第i个temp中最大连续子序列和 //dp[i-1]表示不包括右边缘第i个temp的最大子序列和 for (int i = 2; i <= N; i++) { if (dp[i - 1] < 0) { dp[i] = temp[i - 1];//强制要求包括最右元素保证每个dp的最大子序列是连续的 } else { dp[i] = dp[i - 1] + temp[i - 1]; } maxSum = max(maxSum, dp[i]); } } } printf("%d", maxSum); return 0; }