原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/score-after-flipping-matrix
英文原文
You are given an m x n
binary matrix grid
.
A move consists of choosing any row or column and toggling each value in that row or column (i.e., changing all 0
's to 1
's, and all 1
's to 0
's).
Every row of the matrix is interpreted as a binary number, and the score of the matrix is the sum of these numbers.
Return the highest possible score after making any number of moves (including zero moves).
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
Constraints:
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 20
grid[i][j]
is either0
or1
.
中文题目
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:
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 <= A.length <= 20
1 <= A[0].length <= 20
A[i][j]
是0
或1
通过代码
高赞题解
方法一:贪心
根据题意,能够知道一个重要的事实:给定一个翻转方案,则它们之间任意交换顺序后,得到的结果保持不变。因此,我们总可以先考虑所有的行翻转,再考虑所有的列翻转。
不难发现一点:为了得到最高的分数,矩阵的每一行的最左边的数都必须为 $1$。为了做到这一点,我们可以翻转那些最左边的数不为 $1$ 的那些行,而其他的行则保持不动。
当将每一行的最左边的数都变为 $1$ 之后,就只能进行列翻转了。为了使得总得分最大,我们要让每个列中 $1$ 的数目尽可能多。因此,我们扫描除了最左边的列以外的每一列,如果该列 $0$ 的数目多于 $1$ 的数目,就翻转该列,其他的列则保持不变。
实际编写代码时,我们无需修改原矩阵,而是可以计算每一列对总分数的「贡献」,从而直接计算出最高的分数。假设矩阵共有 $m$ 行 $n$ 列,计算方法如下:
对于最左边的列而言,由于最优情况下,它们的取值都为 $1$,因此每个元素对分数的贡献都为 $2^{n-1}$,总贡献为 $m \times 2^{n-1}$。
对于第 $j$ 列($j>0$,此处规定最左边的列是第 $0$ 列)而言,我们统计这一列 $0,1$ 的数量,令其中的最大值为 $k$,则 $k$ 是列翻转后的 $1$ 的数量,该列的总贡献为 $k \times 2^{n-j-1}$。需要注意的是,在统计 $0,1$ 的数量的时候,要考虑最初进行的行反转。
class Solution {
public:
int matrixScore(vector<vector<int>>& grid) {
int m = grid.size(), n = grid[0].size();
int ret = m * (1 << (n - 1));
for (int j = 1; j < n; j++) {
int nOnes = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (grid[i][0] == 1) {
nOnes += grid[i][j];
} else {
nOnes += (1 - grid[i][j]); // 如果这一行进行了行反转,则该元素的实际取值为 1 - grid[i][j]
}
}
int k = max(nOnes, m - nOnes);
ret += k * (1 << (n - j - 1));
}
return ret;
}
};
class Solution {
public int matrixScore(int[][] grid) {
int m = grid.length, n = grid[0].length;
int ret = m * (1 << (n - 1));
for (int j = 1; j < n; j++) {
int nOnes = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (grid[i][0] == 1) {
nOnes += grid[i][j];
} else {
nOnes += (1 - grid[i][j]); // 如果这一行进行了行反转,则该元素的实际取值为 1 - grid[i][j]
}
}
int k = Math.max(nOnes, m - nOnes);
ret += k * (1 << (n - j - 1));
}
return ret;
}
}
func matrixScore(grid [][]int) int {
m, n := len(grid), len(grid[0])
ans := 1 << (n - 1) * m
for j := 1; j < n; j++ {
ones := 0
for _, row := range grid {
if row[j] == row[0] {
ones++
}
}
if ones < m-ones {
ones = m - ones
}
ans += 1 << (n - 1 - j) * ones
}
return ans
}
var matrixScore = function(grid) {
const m = grid.length, n = grid[0].length;
let ret = m * (1 << (n - 1));
for (let j = 1; j < n; j++) {
let nOnes = 0;
for (let i = 0; i < m; i++) {
if (grid[i][0] === 1) {
nOnes += grid[i][j];
} else {
nOnes += (1 - grid[i][j]); // 如果这一行进行了行反转,则该元素的实际取值为 1 - grid[i][j]
}
}
const k = Math.max(nOnes, m - nOnes);
ret += k * (1 << (n - j - 1));
}
return ret;
};
int matrixScore(int** grid, int gridSize, int* gridColSize) {
int m = gridSize, n = gridColSize[0];
int ret = m * (1 << (n - 1));
for (int j = 1; j < n; j++) {
int nOnes = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (grid[i][0] == 1) {
nOnes += grid[i][j];
} else {
nOnes += (1 - grid[i][j]); // 如果这一行进行了行反转,则该元素的实际取值为 1 - grid[i][j]
}
}
int k = fmax(nOnes, m - nOnes);
ret += k * (1 << (n - j - 1));
}
return ret;
}
复杂度分析
时间复杂度:$O(mn)$,其中 $m$ 为矩阵行数,$n$ 为矩阵列数。
空间复杂度:$O(1)$。
统计信息
通过次数 | 提交次数 | AC比率 |
---|---|---|
31906 | 39429 | 80.9% |
提交历史
提交时间 | 提交结果 | 执行时间 | 内存消耗 | 语言 |
---|