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598. 范围求和 II
来源：力扣（LeetCode） 链接：leetcode-cn.com/problems/ra…
给定一个初始元素全部为 0，大小为 m*n 的矩阵 M 以及在 M 上的一系列更新操作。
操作用二维数组表示，其中的每个操作用一个含有两个正整数 a 和 b 的数组表示，含义是将所有符合 0 <= i < a 以及 0 <= j < b 的元素 M[i][j] 的值都增加 1。
在执行给定的一系列操作后，你需要返回矩阵中含有最大整数的元素个数。
示例 1:
输入: m = 3, n = 3 operations = [[2,2],[3,3]] 输出: 4 解释: 初始状态, M = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 执行完操作 [2,2] 后, M = [[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 0]] 执行完操作 [3,3] 后, M = [[2, 2, 1], [2, 2, 1], [1, 1, 1]] M 中最大的整数是 2, 而且 M 中有4个值为2的元素。因此返回 4。
注意:
m 和 n 的范围是 [1,40000]。 a 的范围是 [1,m]，b 的范围是 [1,n]。 操作数目不超过 10000。
解法
- 观察法：由于每次操作都是从
(0,0)开始，所以最大值区域肯定是最左上角，这个范围是n次操作中，每次操作中的最小行与最小列组成。 - python
class Solution:
def maxCount(self, m: int, n: int, ops: List[List[int]]) -> int:
min_i = m
min_j = n
for i, j in ops:
min_i = min(min_i, i)
min_j = min(min_j, j)
return min_i * min_j
- c++
class Solution {
public:
int maxCount(int m, int n, vector<vector<int>>& ops) {
int min_i = m;
int min_j = n;
for(const auto& op: ops)
{
min_i = min(op[0], min_i);
min_j = min(op[1], min_j);
}
return min_i * min_j;
}
};
复杂度分析
- 时间复杂度：
- O(k) ，其中 k 是数组 ops 的长度
- 空间复杂度：
- O(1)
