73. Set Matrix Zeroes

- 先扫描第一行第一列,如果有0,则将各自的flag设置为true
- 然后扫描除去第一行第一列的整个数组,如果有0,则将对应的第一行和第一列的数字赋0
- 再次遍历除去第一行第一列的整个数组,如果对应的第一行和第一列的数字有一个为0,则将当前值赋0
- 最后根据第一行第一列的flag来更新第一行第一列

class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
boolean isZeroCol = false;
boolean isZeroRow = false; for(int i = 0; i < matrix.length; i++){//check first Col
if(matrix[i][0] == 0){
isZeroCol = true;
break;
}
}
for(int i = 0; i < matrix[0].length; i++){//check first row
if(matrix[0][i] == 0){
isZeroRow = true;
break;
}
}
for(int i = 1; i < matrix.length; i++){//check except first row and col
for(int j = 1; j < matrix[0].length; j++){
if(matrix[i][j] == 0){
matrix[i][0] = 0;
matrix[0][j] = 0;
}
}
}
for(int i = 1; i < matrix.length; i++){//process except first row and col
for(int j = 1; j < matrix[0].length; j++){
if(matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0)
matrix[i][j] = 0;
}
}
if(isZeroCol){
for(int i = 0; i < matrix.length; i++){
matrix[i][0] = 0;
}
}
if(isZeroRow){
for(int j = 0; j < matrix[0].length; j++){
matrix[0][j] = 0;
}
}
}
}

329. Longest Increasing Path in a Matrix

我们需要维护一个二维动态数组dp,其中dp[i][j]表示数组中以(i,j)为起点的最长递增路径的长度,初始将dp数组都赋为0,当我们用递归调用时,遇到某个位置(x, y), 如果dp[x][y]不为0的话,我们直接返回dp[x][y]即可,不需要重复计算。我们需要以数组中每个位置都为起点调用递归来做,比较找出最大值。在以一个位置为起点用DFS搜索时,对其四个相邻位置进行判断,如果相邻位置的值大于上一个位置,则对相邻位置继续调用递归,并更新一个最大值,搜素完成后返回即可,参见代码如下:

class Solution {
public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
if (matrix == null || matrix.length == 0) return 0;
int rows = matrix.length, cols = matrix[0].length;
int[][] dp = new int[rows][cols];
int res = 0;
for(int i = 0; i < matrix.length; i++){
for(int j = 0; j < matrix[0].length; j++){
if(dp[i][j] == 0){
dfs(matrix, i, j, dp, Integer.MIN_VALUE);
res = Math.max(res, dp[i][j]);
}
}
} return res;
} private int dfs(int[][] matrix, int row, int col, int[][] dp, int prev){
if(row > matrix.length - 1 || row < 0 ||
col > matrix[0].length - 1 || col < 0 ||
matrix[row][col] <= prev) return 0;
if(dp[row][col] != 0) return dp[row][col]; int left = dfs(matrix, row, col - 1, dp, matrix[row][col]);
int right = dfs(matrix, row, col + 1, dp, matrix[row][col]);
int up = dfs(matrix, row - 1, col, dp, matrix[row][col]);
int down = dfs(matrix, row + 1, col, dp, matrix[row][col]); dp[row][col] = Math.max(left, Math.max(right, Math.max(up, down))) + 1;
return dp[row][col];
}
}

<matrix> 73 329的更多相关文章

  1. Longest Increasing Path in a Matrix -- LeetCode 329

    Given an integer matrix, find the length of the longest increasing path. From each cell, you can eit ...

  2. SVG:中国地图

    中国地图 <svg height="578" version="1.1" width="718" xmlns="http:/ ...

  3. LeetCode All in One题解汇总(持续更新中...)

    突然很想刷刷题,LeetCode是一个不错的选择,忽略了输入输出,更好的突出了算法,省去了不少时间. dalao们发现了任何错误,或是代码无法通过,或是有更好的解法,或是有任何疑问和建议的话,可以在对 ...

  4. LeetCode分类-前400题

    1. Array 基础 27 Remove Element 26 Remove Duplicates from Sorted Array 80 Remove Duplicates from Sorte ...

  5. java面试题总汇

    coreJava部分 7 1.面向对象的特征有哪些方面? 7 2.作用域public,private,protected,以及不写时的区别? 7 3.String 是最基本的数据类型吗? 7 4.fl ...

  6. 【LeetCode】Array

    [11] Container With Most Water [Medium] O(n^2)的暴力解法直接TLE. 正确的解法是Two Pointers. O(n)的复杂度.保持两个指针i,j:分别指 ...

  7. Tenseal库

    在此记录Tenseal的学习笔记 介绍 在张量上进行同态计算的库,是对Seal的python版实现,给开发者提供简单的python接口,无需深究底层密码实现. 当前最新版本:3.11 位置:A lib ...

  8. Leetcode之深度优先搜索(DFS)专题-329. 矩阵中的最长递增路径(Longest Increasing Path in a Matrix)

    Leetcode之深度优先搜索(DFS)专题-329. 矩阵中的最长递增路径(Longest Increasing Path in a Matrix) 深度优先搜索的解题详细介绍,点击 给定一个整数矩 ...

  9. LeetCode #329. Longest Increasing Path in a Matrix

    题目 Given an integer matrix, find the length of the longest increasing path. From each cell, you can ...

随机推荐

  1. com.alibaba.fastjson.JSONObject之对象与JSON转换方法

    com.alibaba.fastjson.JSONObject时经常会用到它的转换方法,包括Java对象转成JSON串.JSON对象,JSON串转成java对象.JSON对象,JSON对象转换Java ...

  2. conda opencv cv2.imshow无法使用

    error: -------src-dir-------/opencv-2.4.10/modules/highgui/src/window.cpp:501: error: (-2) The funct ...

  3. ASP.NET Core 3.0 使用AspectCore-Framework实现AOP

    AspectCore是适用于Asp.Net Core 平台的轻量级Aop(Aspect-oriented programming)解决方案,它更好的遵循Asp.Net Core的模块化开发理念,使用A ...

  4. Oracle - 数字处理 - 取上取整、向下取整、保留N位小数、四舍五入、数字格式化

    用oracle sql对数字进行操作: 取上取整.向下取整.保留N位小数.四舍五入.数字格式化 取整(向下取整): select floor(5.534) from dual; select trun ...

  5. Python struct与小端存储

    参考链接:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017685387246080 在使用Python 实现字符向字节数据类型转换的时候,P ...

  6. MySQL5.7增量备份恢复全实战

    一. 简介 1. 增量备份 增量备份是指在一次全备份或上一次增量备份后,以后每次的备份只需备份与前一次相比增加或者被修改的文件.这就意味着,第一次增量 备份的对象是进行全备后所产生的增加和修改的文件; ...

  7. git stash与git commit的区别

    问题的出现    写这篇文章的缘由是在工作中初次使用Git的时候遇到了一个奇怪的现象,即每次提交代码的时候,如果没有及时拉取代码就会导致本地库的代码不是最新的,这样自己修改代码之后想要push到远程仓 ...

  8. centos下非yum方式安装docker环境

    1.下载docker源码包 docker官网地址: https://download.docker.com/linux/static/stable/ 选择.tgz的包下载,例如:https://dow ...

  9. Arduino leonardo+esp8266-01作服务端与APP进行数据通信

    esp8266-01调试 一.硬件设备 1.USB转TTL 2.esp8266-01 3.杜邦线 4.电脑 二.接线 ESP8266 TTL-USB VCC VCC(最好选择3.3V) CH_PD V ...

  10. 团队作业第3周——需求改进&系统设计

    目录 团队作业第3周--需求改进&系统设计 1.需求&原型改进 2.系统设计 3.Alpha任务分配计划 4.测试计划 1 测试术语 4.2 有关项目人员组成 2 任务概述 3.测试策 ...