Maximum Sum Rectangle
Detailed guide and Python implementation for the 'Maximum Sum Rectangle' problem.
1. 学ぶ
The 'Maximum Sum Rectangle' problem is a key challenge in the Dynamic Programming section.
This implementation focuses on hard-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Maximum Sum Rectangle.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Maximum Sum Rectangle carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Write a function max_sum_rectangle(matrix) that finds and returns the maximum sum of a sub-matrix in a 2D matrix of integers.
- •1 <= len(matrix), len(matrix[0]) <= 100
- •-1000 <= matrix[i][j] <= 1000
例
max_sum_rectangle([[1, 2, -1, -4, -20], [-8, -3, 4, 2, 1], [3, 8, 10, 1, 3], [-4, -1, 1, 7, -6]])
29
The sub-matrix from row 1, column 1 to row 3, column 3 has the maximum sum of 29.
max_sum_rectangle([[-1, -2], [-3, -4]])
-1
The maximum sum is -1, which is the cell at (0, 0).
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def max_sum_rect_opt(matrix):
ROWS, COLS = len(matrix), len(matrix[0])
res = -float('inf')
for left in range(COLS):
tmp = [0] * ROWS
for right in range(left, COLS):
for i in range(ROWS): tmp[i] += matrix[i][right]
# Kadane on tmp
cur_max = 0; kadane_res = -float('inf')
for x in tmp:
cur_max += x; kadane_res = max(kadane_res, cur_max)
if cur_max < 0: cur_max = 0
res = max(res, kadane_res)
return resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def max_sum_rect_brute(matrix):
ROWS, COLS = len(matrix), len(matrix[0])
res = -float('inf')
for r1 in range(ROWS):
for c1 in range(COLS):
for r2 in range(r1, ROWS):
for c2 in range(c1, COLS):
cur = sum(matrix[i][j] for i in range(r1, r2+1) for j in range(c1, c2+1))
res = max(res, cur)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Dynamic Programming data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Dynamic Programming problem properties apply.
関連する質問
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推奨される Python リソース
関連するインタラクティブなチュートリアル、チートシート、コード比較で知識を深めてください。
Python ループ
Python ループを使用してデータを反復処理する方法を学びます。インタラクティブな例を使用して、for ループ、while ループ、ブレーク、継続、ループのベスト プラクティスをマスターします。
Python でリストを並べ替える方法
sort() メソッドとsorted() 関数を使用して、Python でリストを並べ替える方法を学びます。カスタムキーの並べ替えと逆順の例をご覧ください。
Python 文字列メソッドのチートシート
Python 文字列操作の完全なリファレンス ガイド。文字列プロパティの書式設定、検索、分割、置換、チェックをマスターします。
Python と JavaScript: どちらのプログラミング言語が最適ですか?
Python と JavaScript の包括的な比較。構文の違い、パフォーマンス、使用例 (バックエンドとフロントエンド)、およびコーディング例を調べます。