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题目描述:给你一个大小为 rows x cols 的矩阵 grid 。最初,你位于左上角 (0, 0) ,每一步,你可以在矩阵中 向右 或 向下 移动。
在从左上角 (0, 0) 开始到右下角 (rows - 1, cols - 1) 结束的所有路径中,找出具有 最大非负积 的路径。路径的积是沿路径访问的单元格中所有整数的乘积。
返回 最大非负积 对 109 + 7 取余 的结果。如果最大积为负数,则返回 -1 。
注意,取余是在得到最大积之后执行的。
示例 1:
输入:grid = [[-1,-2,-3],
[-2,-3,-3],
[-3,-3,-2]]
输出:-1
解释:从 (0, 0) 到 (2, 2) 的路径中无法得到非负积,所以返回 -1
示例 2:
输入:grid = [[1,-2,1],
[1,-2,1],
[3,-4,1]]
输出:8
解释:最大非负积对应的路径已经用粗体标出 (1 * 1 * -2 * -4 * 1 = 8)
示例 3:
输入:grid = [[1, 3],
[0,-4]]
输出:0
解释:最大非负积对应的路径已经用粗体标出 (1 * 0 * -4 = 0)
示例 4:
输入:grid = [[ 1, 4,4,0],
[-2, 0,0,1],
[ 1,-1,1,1]]
输出:2
解释:最大非负积对应的路径已经用粗体标出 (1 * -2 * 1 * -1 * 1 * 1 = 2)
提示:
1 <= rows, cols <= 15
-4 <= grid[i][j] <= 4
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-non-negative-product-in-a-matrix
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
class Solution {
public:
int maxProductPath(vector<vector<int>>& grid) {
//动态规划
//定义
int len1 = grid.size(), len2 = grid[0].size();
vector<vector<long long> >dp1(len1, vector<long long>(len2, 0));
vector<vector<long long> > dp2(len1, vector<long long>(len2, 0));
//初始化(初始化是有递归公式决定的)
dp1[0][0] = grid[0][0];
dp2[0][0] = grid[0][0];
for(int i = 1; i < len1; i++){
dp1[i][0] = dp1[i-1][0] * grid[i][0];
dp2[i][0] = dp2[i-1][0] * grid[i][0];
}
for(int i = 1; i < len2; i++){
dp1[0][i] = dp1[0][i-1] * grid[0][i];
dp2[0][i] = dp2[0][i-1] * grid[0][i];
}
//递归公式
for(int i = 1; i < len1; i++){
for(int j = 1; j < len2; j++){
dp1[i][j]=max({dp1[i-1][j]*grid[i][j], dp1[i][j-1]*grid[i][j],dp2[i-1][j]*grid[i][j], dp2[i][j-1]*grid[i][j]});
dp2[i][j]=min({dp1[i-1][j]*grid[i][j], dp1[i][j-1]*grid[i][j],dp2[i-1][j]*grid[i][j], dp2[i][j-1]*grid[i][j]});
}
}
int mode = 1e9+7;
return dp1[len1-1][len2-1] >= 0 ? (int)(dp1[len1-1][len2-1] % mode) : -1;
}
};
参考链接:https://leetcode-cn.com/problems ... hi-hua-by-niu-tou-/ |