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中等
1926
第 224 场周赛 Q3
贪心
数组
矩阵
排序

1727. 重新排列后的最大子矩阵

English Version

题目描述

给你一个二进制矩阵 matrix ，它的大小为 m x n ，你可以将 matrix 中的 列 按任意顺序重新排列。

请你返回最优方案下将 matrix 重新排列后，全是 1 的子矩阵面积。

 

示例 1：

输入：matrix = [[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1]]
输出：4
解释：你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。
最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分，面积为 4 。

示例 2：

输入：matrix = [[1,0,1,0,1]]
输出：3
解释：你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。
最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分，面积为 3 。

示例 3：

输入：matrix = [[1,1,0],[1,0,1]]
输出：2
解释：由于你只能整列整列重新排布，所以没有比面积为 2 更大的全 1 子矩形。

示例 4：

输入：matrix = [[0,0],[0,0]]
输出：0
解释：由于矩阵中没有 1 ，没有任何全 1 的子矩阵，所以面积为 0 。

 

提示：

  • m == matrix.length
  • n == matrix[i].length
  • 1 <= m * n <= 105
  • matrix[i][j] 要么是 0 ，要么是 1 。

解法

方法一：预处理 + 排序

由于题目中矩阵是按列进行重排，因此，我们可以先对矩阵的每一列进行预处理。

对于每个值为 $1$ 的元素，我们更新其值为该元素向上的最大连续的 $1$ 的个数，即 $matrix[i][j]=matrix[i-1][j]+1$。

接下来，我们可以对更新后的矩阵的每一行进行排序。然后遍历每一行，计算以该行作为底边的最大全 $1$ 子矩阵的面积。具体计算逻辑如下：

对于矩阵的某一行，我们记第 $k$ 大元素的值为 $val_k$，其中 $k \geq 1$，那么该行至少有 $k$ 个元素不小于 $val_k$，组成的全 $1$ 子矩阵面积为 $val_k \times k$。从大到小遍历矩阵该行的每个元素，取 $val_k \times k$ 的最大值，更新答案。

时间复杂度 $O(m \times n \times \log n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为矩阵的行数和列数。

Python3

class Solution:
    def largestSubmatrix(self, matrix: List[List[int]]) -> int:
        for i in range(1, len(matrix)):
            for j in range(len(matrix[0])):
                if matrix[i][j]:
                    matrix[i][j] = matrix[i - 1][j] + 1
        ans = 0
        for row in matrix:
            row.sort(reverse=True)
            for j, v in enumerate(row, 1):
                ans = max(ans, j * v)
        return ans

Java

class Solution {
    public int largestSubmatrix(int[][] matrix) {
        int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
        for (int i = 1; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if (matrix[i][j] == 1) {
                    matrix[i][j] = matrix[i - 1][j] + 1;
                }
            }
        }
        int ans = 0;
        for (var row : matrix) {
            Arrays.sort(row);
            for (int j = n - 1, k = 1; j >= 0 && row[j] > 0; --j, ++k) {
                int s = row[j] * k;
                ans = Math.max(ans, s);
            }
        }
        return ans;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int largestSubmatrix(vector<vector<int>>& matrix) {
        int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
        for (int i = 1; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if (matrix[i][j]) {
                    matrix[i][j] = matrix[i - 1][j] + 1;
                }
            }
        }
        int ans = 0;
        for (auto& row : matrix) {
            sort(row.rbegin(), row.rend());
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                ans = max(ans, (j + 1) * row[j]);
            }
        }
        return ans;
    }
};

Go

func largestSubmatrix(matrix [][]int) int {
	m, n := len(matrix), len(matrix[0])
	for i := 1; i < m; i++ {
		for j := 0; j < n; j++ {
			if matrix[i][j] == 1 {
				matrix[i][j] = matrix[i-1][j] + 1
			}
		}
	}
	ans := 0
	for _, row := range matrix {
		sort.Ints(row)
		for j, k := n-1, 1; j >= 0 && row[j] > 0; j, k = j-1, k+1 {
			ans = max(ans, row[j]*k)
		}
	}
	return ans
}

TypeScript

function largestSubmatrix(matrix: number[][]): number {
    for (let column = 0; column < matrix[0].length; column++) {
        for (let row = 0; row < matrix.length; row++) {
            let tempRow = row;
            let count = 0;

            while (tempRow < matrix.length && matrix[tempRow][column] === 1) {
                count++;
                tempRow++;
            }

            while (count !== 0) {
                matrix[row][column] = count;
                count--;
                row++;
            }
        }
    }

    for (let row = 0; row < matrix.length; row++) {
        matrix[row].sort((a, b) => a - b);
    }

    let maxSubmatrixArea = 0;

    for (let row = 0; row < matrix.length; row++) {
        for (let col = matrix[row].length - 1; col >= 0; col--) {
            maxSubmatrixArea = Math.max(
                maxSubmatrixArea,
                matrix[row][col] * (matrix[row].length - col),
            );
        }
    }

    return maxSubmatrixArea;
}