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题目描述
有一个二维矩阵 $A$ 其中每个元素的值为 $0$ 或 $1$。
移动是指选择任一行或列,并转换该行或列中的每一个值:将所有 $0$ 都更改为 $1$,将所有 $1$ 都更改为 $0$。
在做出任意次数的移动后,将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释,矩阵的得分就是这些数字的总和。
返回尽可能高的分数。
示例1
输入:
[[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]
输出:
39
解释:
转换为 [[1,1,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,1]]
0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39
提示
- $1 \le A.length \le 20$
- $1 \le A[0].length \le 20$
- $A[i][j]$ 是 $0$ 或 $1$
题解
首先我们要明确一个显而易见的事实:
- 每一行、每一列要么不翻转,要么翻转一次,再多是等价的,没有意义。
二进制枚举
因为行列数最多 $20$ ,所以我们可以枚举每一行的翻转状态($0$:不翻转,$1$:翻转)。
然后对于每一列,我们只需要看不翻转的 $1$ 多,还是翻转后 $1$ 多就行了。
这样的时间复杂度是 $O(2^{R}C)$,极限情况下是 $2e^7$ 左右,还是可能会超时的。
贪心
再仔细观察,我们可以发现要想最终和最大,第一列必须全为 $1$ 。
证明很简单,对于任意一行,如果它的第一位是 $1$ ,那么这一位的二进制数值就是 $2^{C-1}$ 。反之如果这一位是 $0$ ,那么即使后面所有位全为 $1$ ,总数值也只能达到 $2^{C-1}-1$ 。所以第一位是一定要为 $1$ 的。
这样就很简单了,每一行的翻转情况其实是确定的。如果第一位是 $1$ ,就不翻转,否则就翻转。
然后每一列还是看不翻转的 $1$ 多,还是翻转后 $1$ 多。
这样的时间复杂度只有 $O(RC)$ 。
那么可能有人会问:为啥不把每行第一位全翻转为 $0$ ,然后翻转第一列使得每行第一位全 $1$ 呢?其实这样是等价的,完全就相当于将之前的方法倒转过来(翻转不翻转操作颠倒)。
代码
c++
class Solution {
public:
int matrixScore(vector<vector<int>>& A) {
int n = A.size(), m = A[0].size();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (A[i][0]) continue;
for (int j = 0; j < m; ++j) {
A[i][j] ^= 1;
}
}
int res = (1<<(m-1)) * n;
for (int j = 1; j < m; ++j) {
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cnt += A[i][j];
}
cnt = max(cnt, n-cnt);
res += (1<<(m-1-j)) * cnt;
}
return res;
}
};