最佳利益 調整後的分數的最大值 (二進位操作) Leetcode #861

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘

題目敘述

輸入給定一個二元的二維矩陣grid

每次可以翻轉一條row,讓每個元素的01反相

也可以翻轉一條column,讓每個元素的01反相

可以操作任意多次

最後把每條row視為一條二進位表達式的數字,並且進行加總,得到最後的分數

請問分數的最大值是多少


原本的英文題目敘述


測試範例

Example 1:

Input: grid = [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]
Output: 39
Explanation: 0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39

Example 2:

Input: grid = [[0]]
Output: 1

約束條件

Constraints:

  • m == grid.length

m代表grid的高度

  • n == grid[i].length

n代表grid的寬度

  • 1 <= m, n <= 20

高度m和寬度n都介於 1 ~ 20之間。

  • grid[i][j] is either 0 or 1.

每個陣列元素都是0或1。


演算法 讓1盡可能多,並且居首位(MSB)

分數是row by row的二進位數字加總。

因此,為了分數最大化,推演出幾個想法。


一.

讓bit 1居首位(MSB)

因為1XXX ... X > 0XXX ... X

最高位是1永遠會比最高位是0的二進位數字還大,不論後面的分布情況為何


二.

MSB決定之後,接下來就是讓bit1 盡可能多,為了一致性

我們採取column wise的掃描方式,從第二高位掃描到最低位

每個column都採取讓1盡可能多的方式

如果保持原狀的bit1必較多,就保持原狀。

如果反轉的bit1比較多,就反轉。



程式碼 讓1盡可能多,並且居首位(MSB)

class Solution:
def matrixScore(self, grid: List[List[int]]) -> int:

h, w = len(grid), len(grid[0])

# Let MSB of each first column be 1
score = h

# Check from second column to last column
for column in range(1, w):

# Update score in binary representation
score <<= 1

# Option_1
keep = sum( grid[row][column] ^ grid[row][0] for row in range(h) )

# Option_2
flip = h - keep

# Add best score we can get on current column
score += max(keep, flip)

return score

複雜度分析

時間複雜度: O(h*w)

需要一個2D掃描,掃描每個元素恰好一次。


空間複雜度: O(1)

主要計算都是in-place計算,並且所用到的都是固定尺寸O(1)的臨時變數。


Reference:

[1] Score After Flipping Matrix - LeetCode

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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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