本文介绍: 分别用于存储每一行和每一列的数据。字典的键是行或列的索引,值是该行或该列的元素列表。上图展示了每一个查询操作之后的矩阵。所有操作执行完以后,矩阵元素之和为 17。上图展示了每个查询以后矩阵的值。所有操作执行完以后,矩阵元素之和为 23。,对于每个查询,判断其类型(取出行或取出列)以及其索引。请你执行完所有查询以后,返回矩阵中所有整数的和。的值,分别计算它们的和,并累加到变量。一开始,给你一个下标从。
1.题目
给你一个整数 n
和一个下标从 0 开始的 二维数组 queries
,其中 queries[i] = [typei, indexi, vali]
。
一开始,给你一个下标从 0 开始的 n x n
矩阵,所有元素均为 0
。每一个查询,你需要执行以下操作之一:
- 如果
typei == 0
,将第indexi
行的元素全部修改为vali
,覆盖任何之前的值。 - 如果
typei == 1
,将第indexi
列的元素全部修改为vali
,覆盖任何之前的值。
示例 1:
输入:n = 3, queries = [[0,0,1],[1,2,2],[0,2,3],[1,0,4]] 输出:23 解释:上图展示了每个查询以后矩阵的值。所有操作执行完以后,矩阵元素之和为 23 。
示例 2:
输入:n = 3, queries = [[0,0,4],[0,1,2],[1,0,1],[0,2,3],[1,2,1]] 输出:17 解释:上图展示了每一个查询操作之后的矩阵。所有操作执行完以后,矩阵元素之和为 17 。
提示:
1 <= n <= 104
1 <= queries.length <= 5 * 104
queries[i].length == 3
0 <= typei <= 1
0 <= indexi < n
0 <= vali <= 105
2.解析
3.python代码
class Solution:
def matrixSumQueries(self, n: int, queries: list[list[int]]) -> int:
d_r=dict()
d_l=dict()
for row in queries[::-1]:
i=row[1]
if row[0]==0 and i not in d_r.keys():
d_r[i]=[row[2] for j in range(n)]
for k in d_l:
d_r[i][k]=0
elif row[0]==1 and i not in d_l.keys():
d_l[i]=[row[2] for j in range(n)]
for k in d_r:
d_l[i][k]=0
res=0
for r in d_r.values():
res+=sum(r)
for l in d_l.values():
res+=sum(l)
return res
4.运行结果
原文地址:https://blog.csdn.net/Python_1981/article/details/134753217
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