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2503. 矩阵查询可获得的最大分数

题目描述

给你一个大小为 m x n 的整数矩阵 grid 和一个大小为 k 的数组 queries 。

找出一个大小为 k 的数组 answer ，且满足对于每个整数 queries[i] ，你从矩阵 左上角 单元格开始，重复以下过程：

  • 如果 queries[i] 严格 大于你当前所处位置单元格，如果该单元格是第一次访问，则获得 1 分，并且你可以移动到所有 4 个方向（上、下、左、右）上任一 相邻 单元格。
  • 否则，你不能获得任何分，并且结束这一过程。

在过程结束后，answer[i] 是你可以获得的最大分数。注意，对于每个查询，你可以访问同一个单元格 多次 。

返回结果数组 answer 。

 

示例 1：

输入：grid = [[1,2,3],[2,5,7],[3,5,1]], queries = [5,6,2]
输出：[5,8,1]
解释：上图展示了每个查询中访问并获得分数的单元格。

示例 2：

输入：grid = [[5,2,1],[1,1,2]], queries = [3]
输出：[0]
解释：无法获得分数，因为左上角单元格的值大于等于 3 。

 

提示：

  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 2 <= m, n <= 1000
  • 4 <= m * n <= 105
  • k == queries.length
  • 1 <= k <= 104
  • 1 <= grid[i][j], queries[i] <= 106

解法

方法一：离线查询 + BFS + 优先队列（小根堆）

根据题目描述我们知道，每个查询相互独立，查询的顺序不影响结果，并且题目要我们每次从左上角开始，统计所有可以访问的、且值小于当前查询值的单元格的个数。

因此，我们可以先对 queries 数组进行排序，然后从小到大依次处理每个查询。

我们用优先队列（小根堆）维护当前访问到的最小单元格的值，用数组或哈希表 vis 记录当前单元格是否已经访问过。初始时，将左上角单元格的数据 $(grid[0][0], 0, 0)$ 作为三元组加入优先队列，并将 vis[0][0] 置为 True。

对于每个查询 queries[i]，我们判断当前优先队列的最小值是否小于 queries[i]，如果是，则将当前最小值弹出，累加计数器 cnt，并将当前单元格的上下左右四个单元格加入优先队列，注意要判断是否已经访问过。重复上述操作，直到当前优先队列的最小值大于等于 queries[i]，此时 cnt 即为当前查询的答案。

时间复杂度 $O(k \times \log k + m \times n \log(m \times n))$，空间复杂度 $O(m \times n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为网格的行数和列数，而 $k$ 为查询的个数。我们需要对 queries 数组进行排序，时间复杂度为 $O(k \times \log k)$。矩阵中的每个单元格最多只会被访问一次，每一次入队和出队的时间复杂度为 $O(\log(m \times n))$。因此，总时间复杂度为 $O(k \times \log k + m \times n \log(m \times n))$。

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class Solution:
    def maxPoints(self, grid: List[List[int]], queries: List[int]) -> List[int]:
        m, n = len(grid), len(grid[0])
        qs = sorted((v, i) for i, v in enumerate(queries))
        ans = [0] * len(qs)
        q = [(grid[0][0], 0, 0)]
        cnt = 0
        vis = [[False] * n for _ in range(m)]
        vis[0][0] = True
        for v, k in qs:
            while q and q[0][0] < v:
                _, i, j = heappop(q)
                cnt += 1
                for a, b in pairwise((-1, 0, 1, 0, -1)):
                    x, y = i + a, j + b
                    if 0 <= x < m and 0 <= y < n and not vis[x][y]:
                        heappush(q, (grid[x][y], x, y))
                        vis[x][y] = True
            ans[k] = cnt
        return ans

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class Solution {
    public int[] maxPoints(int[][] grid, int[] queries) {
        int k = queries.length;
        int[][] qs = new int[k][2];
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            qs[i] = new int[] {queries[i], i};
        }
        Arrays.sort(qs, (a, b) -> a[0] - b[0]);
        int[] ans = new int[k];
        int m = grid.length, n = grid[0].length;
        boolean[][] vis = new boolean[m][n];
        vis[0][0] = true;
        PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);
        q.offer(new int[] {grid[0][0], 0, 0});
        int[] dirs = new int[] {-1, 0, 1, 0, -1};
        int cnt = 0;
        for (var e : qs) {
            int v = e[0];
            k = e[1];
            while (!q.isEmpty() && q.peek()[0] < v) {
                var p = q.poll();
                ++cnt;
                for (int h = 0; h < 4; ++h) {
                    int x = p[1] + dirs[h], y = p[2] + dirs[h + 1];
                    if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y]) {
                        vis[x][y] = true;
                        q.offer(new int[] {grid[x][y], x, y});
                    }
                }
            }
            ans[k] = cnt;
        }
        return ans;
    }
}

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class Solution {
public:
    const int dirs[5] = {-1, 0, 1, 0, -1};

    vector<int> maxPoints(vector<vector<int>>& grid, vector<int>& queries) {
        int k = queries.size();
        vector<pair<int, int>> qs(k);
        for (int i = 0; i < k; ++i) qs[i] = {queries[i], i};
        sort(qs.begin(), qs.end());
        vector<int> ans(k);
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        bool vis[m][n];
        memset(vis, 0, sizeof vis);
        vis[0][0] = true;
        priority_queue<tuple<int, int, int>, vector<tuple<int, int, int>>, greater<tuple<int, int, int>>> q;
        q.push({grid[0][0], 0, 0});
        int cnt = 0;
        for (auto& e : qs) {
            int v = e.first;
            k = e.second;
            while (!q.empty() && get<0>(q.top()) < v) {
                auto [_, i, j] = q.top();
                q.pop();
                ++cnt;
                for (int h = 0; h < 4; ++h) {
                    int x = i + dirs[h], y = j + dirs[h + 1];
                    if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y]) {
                        vis[x][y] = true;
                        q.push({grid[x][y], x, y});
                    }
                }
            }
            ans[k] = cnt;
        }
        return ans;
    }
};

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func maxPoints(grid [][]int, queries []int) []int {
    k := len(queries)
    qs := make([]pair, k)
    for i, v := range queries {
        qs[i] = pair{v, i}
    }
    sort.Slice(qs, func(i, j int) bool { return qs[i].v < qs[j].v })
    ans := make([]int, k)
    m, n := len(grid), len(grid[0])
    q := hp{}
    heap.Push(&q, tuple{grid[0][0], 0, 0})
    dirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}
    vis := map[int]bool{0: true}
    cnt := 0
    for _, e := range qs {
        v := e.v
        k = e.i
        for len(q) > 0 && q[0].v < v {
            p := heap.Pop(&q).(tuple)
            i, j := p.i, p.j
            cnt++
            for h := 0; h < 4; h++ {
                x, y := i+dirs[h], j+dirs[h+1]
                if x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x*n+y] {
                    vis[x*n+y] = true
                    heap.Push(&q, tuple{grid[x][y], x, y})
                }
            }
        }
        ans[k] = cnt
    }
    return ans
}

type pair struct{ v, i int }

type tuple struct{ v, i, j int }
type hp []tuple

func (h hp) Len() int           { return len(h) }
func (h hp) Less(i, j int) bool { return h[i].v < h[j].v }
func (h hp) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }
func (h *hp) Push(v any)        { *h = append(*h, v.(tuple)) }
func (h *hp) Pop() any          { a := *h; v := a[len(a)-1]; *h = a[:len(a)-1]; return v }

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