是一个涉及动态规划的问题。首先,我们来解释一下这个问题的概念和背景。
矩阵最大非重叠数的最小化是指给定一个二维矩阵,矩阵中的每个元素都是非负整数。我们需要在矩阵中选择一些数字,使得它们的和最小,并且这些数字不能在同一行或同一列中相邻。
具体来说,我们要求选择的数字不能在同一行或同一列中相邻,即如果我们选择了矩阵中的某个元素,则该元素的上方、下方、左方和右方都不能选择。
为了解决这个问题,我们可以使用动态规划的方法。首先,我们定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示选择了矩阵中第i行第j列元素后的最小和。初始化时,将dp数组中的所有元素都设置为无穷大。
然后,我们从左上角开始遍历矩阵,逐个计算dp数组中的元素。对于dp[i][j],我们需要考虑选择矩阵中第i行第j列元素的情况和不选择该元素的情况。
如果选择了矩阵中第i行第j列元素,那么dp[i][j]的值就等于该元素的值加上dp[i-2][j]、dp[i][j-2]、dp[i-1][j-1]这三个元素中的最小值。这是因为选择了第i行第j列元素后,相邻的上方、左方和左上方元素都不能再选择,所以我们需要从这三个元素中选择一个最小值与当前元素的值相加。
如果不选择矩阵中第i行第j列元素,那么dp[i][j]的值就等于dp[i-1][j]、dp[i][j-1]、dp[i-2][j-2]这三个元素中的最小值。这是因为不选择当前元素后,上方、左方和左上方的元素可以自由选择,我们只需要从这三个元素中选择一个最小值作为当前元素的最小和。
最后,当遍历完整个矩阵后,dp[m-1][n-1]即为所求的最小和,其中m为矩阵的行数,n为矩阵的列数。
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参考链接:
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