求 M 行 N 列矩阵,最大子矩阵和,有比 O(M×N²)时间复杂度更低的算法吗?

2023-07-29 12:08:48 +08:00
 qwerthhusn

能不能达到更低的时间复杂度?

实在想不出来了,感觉自己智商着实有点低啊。

马上菊花外包机考,之前从没刷过题,这几天在临阵抱佛脚,遇到个最大子矩阵问题,由于涉及到动态规划:

先看了看 0-1 背包问题,脑子烧了老半天,算是理解个大概了,但是还没有看各种变种背包问题,以及朴素 DP 解法的进一步优化。

然后就去看了最大子数组和,暴力 O(N³),暴力暂存结果 O(N²),分治法 O(N×LOG₂N)都很好理解,最后一个 DP ,我本来想自己想一想看看能不能找到状态迁移方程,愣是没想到,然后看答案,还稍微费劲理解了一番终于算是明白了。

现在扩充到二维数组,压缩到一维数组然后 DP 达到 O(M×N²)这个也没想到,最后看了答案还琢磨了很久算是搞明白了(其实本来算是比较好懂的,主要是我脑子一直在想找个状态迁移方程被绕进去,搞短路了),当 m<n 时也可以用行作为循环轴 O(N×M²)这个很好理解。目前网上的很多解都是这个版本的。但是昨天我好像刷到了 O(M×N)的解,但是找不到那个链接了。

我自己想了半天也没能想出来什么好的状态迁移方程。

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2 条回复
Abmcar
2023-07-29 14:10:28 +08:00
应该没了吧,而且你这考 od 又不是可信
看 op 水平,不刷这种题闭着眼考也能过吧
chaoxu
2023-11-22 00:04:49 +08:00
考虑 m=n ,则这个问题是 APSP-hard ,没人知道 O(n^{3-\epsilon})复杂度的算法。

Backurs, Arturs; Dikkala, Nishanth; Tzamos, Christos (2016), "Tight Hardness Results for Maximum Weight Rectangles", Proc. 43rd International Colloquium on Automata, Languages, and Programming: 81:1–81:13, doi:10.4230/LIPIcs.ICALP.2016.81

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