通过翻转行或列来去除所有的 1 II
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题目描述
代码结果
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/*
* The problem requires finding the minimum number of flips (either row or column) to convert a binary matrix such that all elements are 0s.
* A flip changes all 1s to 0s and 0s to 1s in the flipped row or column.
* Using Java Streams, we can count the number of 1s in each row and column and choose the maximum count to determine the minimum flips needed.
*/
import java.util.stream.*;
public class Solution {
public int minFlips(int[][] matrix) {
int rows = matrix.length;
int cols = matrix[0].length;
int maxRowOnes = IntStream.range(0, rows)
.map(i -> (int) IntStream.range(0, cols).filter(j -> matrix[i][j] == 1).count())
.max()
.orElse(0);
int maxColOnes = IntStream.range(0, cols)
.map(j -> (int) IntStream.range(0, rows).filter(i -> matrix[i][j] == 1).count())
.max()
.orElse(0);
return Math.max(maxRowOnes, maxColOnes);
}
}
解释
方法:
这个题解采用了'状态压缩'和'广度优先搜索(BFS)'的方法来解决问题。首先,题解通过状态压缩将二维网格转换成一个整数(位掩码),其中每个位代表网格中的一个元素,1表示该位置是1,0表示该位置是0。接着,使用BFS方法来尝试翻转行或列,并检查每次翻转后的结果。如果达到全0的状态,即完成任务。每次翻转时,将当前状态的所有1都尝试翻转对应的行和列,生成新的状态,并检查是否已生成过这个状态,避免重复工作。这个过程一直持续,直到找到解或遍历完所有可能的状态。
时间复杂度:
O((m*n)*2^(m*n))
空间复杂度:
O(2^(m*n))
代码细节讲解
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在使用状态压缩方法时,如何确保每个网格的状态(1或0)都能准确地映射到位掩码的对应位上?
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为什么选择广度优先搜索(BFS)而不是深度优先搜索(DFS)来探索所有可能的状态?
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在翻转行或列的操作中,有没有一种更有效的方法来避免重复翻转同一行或列导致的无效操作?
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如何处理和优化算法中的边界情况,如最小的网格大小或是全0或全1的初始状态?
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