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PKU 1050 動態(tài)規(guī)劃-解決最大子矩陣問題

 ShangShujie 2009-10-11

 最大子矩陣問題:
問題描述:(具體見http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/showproblem?problem_id=1050)
   給定一個n*n(0<n<=100)的矩陣,請找到此矩陣的一個子矩陣,并且此子矩陣的各個元素的和最大,輸出這個最大的值。
Example:
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
其中左上角的子矩陣:
9 2
-4 1
-1 8
此子矩陣的值為9+2+(-4)+1+(-1)+8=15。
我們首先想到的方法就是窮舉一個矩陣的所有子矩陣,然而一個n*n的矩陣的子矩陣的個數(shù)當n比較大時時一個很大的數(shù)字 O(n^2*n^2),顯然此方法不可行。
怎么使得問題的復雜度降低呢?對了,相信大家應該知道了,用動態(tài)規(guī)劃。對于此題,怎么使用動態(tài)規(guī)劃呢?

讓我們先來看另外的一個問題(最大子段和問題):
    給定一個長度為n的一維數(shù)組a,請找出此數(shù)組的一個子數(shù)組,使得此子數(shù)組的和sum=a[i]+a[i+1]+……+a[j]最大,其中i>=0,i<n,j>=i,j<n,例如
   31 -41 59 26 -53 58 97 -93 -23 84
子矩陣59+26-53+58+97=187為所求的最大子數(shù)組。
第一種方法-直接窮舉法:
   maxsofar=0;
   for i = 0 to n
   {
       for j = i to n
       {
            sum=0;
            for k=i to j
                sum+=a[k]
            if (maxsofar>sum)
               maxsofar=sum;
       }
   }

第二種方法-帶記憶的遞推法:
   cumarr[0]=a[0]
   for i=1 to n      //首先生成一些部分和
   {
        cumarr[i]=cumarr[i-1]+a[i];      
   }

   maxsofar=0
   for i=0 to n
   {
       for j=i to n     //下面通過已有的和遞推
       {
           sum=cumarr[j]-cumarr[i-1]
           if(sum>maxsofar)
               maxsofar=sum
       }
   }
顯然第二種方法比第一種方法有所改進,時間復雜度為O(n*n)。

下面我們來分析一下最大子段和的子結構,令b[j]表示從a[0]~a[j]的最大子段和,b[j]的 當前值只有兩種情況,(1) 最大子段一直連續(xù)到a[j] (2) 以a[j]為起點的子段,不知有沒有讀者注意到還有一種情況,那就是最大字段沒有包含a[j],如果沒有包含a[j]的話,那么在算b[j]之前的時候我 們已經算出來了,注意我們只是算到位置為j的地方,所以最大子斷在a[j]后面的情況我們可以暫時不考慮。
由此我們得出b[j]的狀態(tài)轉移方程為:b[j]=max{b[j-1]+a[j],a[j]},
所求的最大子斷和為max{b[j],0<=j<n}。進一步我們可以將b[]數(shù)組用一個變量代替。
得出的算法如下:
    int maxSubArray(int n,int a[])
    {
        int b=0,sum=-10000000;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
             if(b>0) b+=a[i];
             else b=a[i];
             if(b>sum) sum=b; 
        }
        return sum;
    }
這就是第三種方法-動態(tài)規(guī)劃。


現(xiàn)在回到我們的最初的最大子矩陣的問題,這個問題與上面所提到的最大子斷有什么聯(lián)系呢?
假設最大子矩陣的結果為從第r行到k行、從第i列到j列的子矩陣,如下所示(ari表示a[r][i],假設數(shù)組下標從1開始):
| a11 …… a1i ……a1j ……a1n |
| a21 …… a2i ……a2j ……a2n |
| .     .     .    .   .    .    .   |
| .     .     .    .   .    .    .   |
| ar1 …… ari ……arj ……arn |
| .     .     .    .   .    .    .   |
| .     .     .    .   .    .    .   |
| ak1 …… aki ……akj ……akn |
| .     .     .    .   .    .    .   |
| an1 …… ani ……anj ……ann |

那么我們將從第r行到第k行的每一行中相同列的加起來,可以得到一個一維數(shù)組如下:
(ar1+……+ak1, ar2+……+ak2, ……,arn+……+akn)
由此我們可以看出最后所求的就是此一維數(shù)組的最大子斷和問題,到此我們已經將問題轉化為上面的已經解決了的問題了。

此題的詳細解答如下(Java描述):

import java.util.Scanner;
public class PKU_1050
{
     private int maxSubArray(int n,int a[])
      {
            int b=0,sum=-10000000;
            for(int i=0;i<n;i++)
             {
                  if(b>0) b+=a[i];
                  else b=a[i];
                   if(b>sum) sum=b;
            }
            return sum; 
      }
      private int maxSubMatrix(int n,int[][] array)
       {
            int i,j,k,max=0,sum=-100000000;
            int b[]=new int[101];
            for(i=0;i<n;i++)
            {
                   for(k=0;k<n;k++)//初始化b[]
                  {
                        b[k]=0;
                  }
                  for(j=i;j<n;j++)//把第i行到第j行相加,對每一次相加求出最大值
                  {
                        for(k=0;k<n;k++)
                        {
                               b[k]+=array[j][k];
                        }
                        max=maxSubArray(k,b); 
                        if(max>sum)
                        {
                                 sum=max;
                        }
                  }
            }
            return sum;
      }
      public static void main(String args[])
       {
            PKU_1050 p=new PKU_1050();
            Scanner cin=new Scanner(System.in);
             int n=0;
            int[][] array=new int[101][101];
             while(cin.hasNext())
             {
                        n=cin.nextInt();  
                        for(int i=0;i<n;i++)
                        {
                                   for(int j=0;j<n;j++)
                                   {
                                              array[i][j]=cin.nextInt();
                                   }
                        }
                        System.out.println(p.maxSubMatrix(n,array));
             }
       }
}

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