LeetCode 动态规划之矩阵区域和详情
作者：心城以北
这篇文章主要介绍了LeetCode 动态规划之矩阵区域和详情，文章基于Java的相关资料展开对LeetCode 动态规划的详细介绍，需要的小伙伴可以参考一下
题目
矩阵区域和
给你一个 m x n 的矩阵 mat 和一个整数 k ，请你返回一个矩阵 answer ，其中每个 answer[i][j] 是所有满足下述条件的元素 mat[r][c] 的和：
i - k <= r <= i + k,j - k <= c <= j + k 且(r, c) 在矩阵内。
示例 1：
输入：mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], k = 1
输出：[[12,21,16],[27,45,33],[24,39,28]]
示例 2：
输入：mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], k = 2
输出：[[45,45,45],[45,45,45],[45,45,45]]
提示：
m == mat.length n == mat[i].length 1 <= m, n, k <= 100 1 <= mat[i][j] <= 100
题解
解题分析
解题思路：
- 本题是以典型的动态规划问题；
- 获取前缀矩阵dp[][]
dp[i+1][j+1] = dp[i][j+1]+dp[i+1][j]+arr[i][j]-dp[i][j];
根据前缀矩阵计算结果：
- 核心问题转化为了：1).求这两个过程的转移方程；2). 边界处理.
解题代码如下所示：
复杂度
- 时间复杂度：
O(M * N) - 空间复杂度：
O(M * N)
解题代码
题解代码如下（代码中有详细的注释说明）：
class Solution {
public int[][] matrixBlockSum(int[][] mat, int k) {
int m = mat.length,n = mat[0].length;
int[][] dp = get_dp(mat,m,n);
return get_res(dp,m,n,k);
}
//获取dp数组
public int[][] get_dp(int[][] arr,int m,int n){
int[][] dp = new int[m+1][n+1];
for (int i = 0; i < m; i++)
for (int j = 0; j < n; j++)
dp[i+1][j+1] = dp[i][j+1]+dp[i+1][j]+arr[i][j]-dp[i][j];
return dp;
}
//获取结果
public int[][] get_res(int[][] dp,int m,int n,int k){
int[][] res = new int[m][n];
int x1,y1,x2,y2;
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
x1 = Math.max(0,i-k);y1 = Math.max(0,j-k);
x2 = Math.min(m,i+k+1);y2 = Math.min(n,j+k+1);
res[i][j] = dp[x2][y2]-dp[x1][y2]-dp[x2][y1]+dp[x1][y1];
}
}
return res;
}
}提交后反馈结果（由于该题目没有进行优化，性能一般）：
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