304. 二维区域和检索 - 矩阵不可变

NOTE

本文带有 todo 标签,表示尚未完成本人复刷。代码与推导已按公开题目和参考实现整理;刷完后可删除 frontmatter 中的 todo

  • LeetCode:原题1
  • 难度:中等
  • 归类:数据结构(设计、数组、矩阵、前缀和)
  • 主解法:二维前缀和

先给结论

这道题的核心是预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。面试时先说清楚“状态表示什么、为什么能排除其他候选、何时更新答案”,再写代码;只报出“用 前缀和”还不足以证明理解。

题目描述

题目要求完成“二维区域和检索 - 矩阵不可变”。输入包括 inputs(integer[])、inputs(integer[]),需要返回 list<String>。完整限制以原题为准,解题时重点利用这些特征:设计、数组、矩阵、前缀和。

示例:

输入::
["NumMatrix","sumRegion","sumRegion","sumRegion"]
[[[[3,0,1,4,2],[5,6,3,2,1],[1,2,0,1,5],[4,1,0,1,7],[1,0,3,0,5]]],[2,1,4,3],[1,1,2,2],[1,2,2,4]]
输出::
[null, 8, 11, 12]
解释::
NumMatrix numMatrix = new NumMatrix([[3,0,1,4,2],[5,6,3,2,1],[1,2,0,1,5],[4,1,0,1,7],[1,0,3,0,5]]);
numMatrix.sumRegion(2, 1, 4, 3); // return 8 (红色矩形框的元素总和)
numMatrix.sumRegion(1, 1, 2, 2); // return 11 (绿色矩形框的元素总和)
numMatrix.sumRegion(1, 2, 2, 4); // return 12 (蓝色矩形框的元素总和)

问题本质

预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。需要解决的不是某个 API 的用法,而是如何用最少状态描述“已经处理什么、还剩什么”,并证明状态推进不会漏解。

数据结构与因果链

  1. 输入进入算法后,先建立 前缀和 所需的状态。
  2. prefix[i] 表示前 i 个元素的累计结果,区间结果由两个边界前缀组合得到。
  3. 先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值。
  4. 满足终止条件后,把已经验证的状态转换成输出。

始终保持:prefix 的下标含义固定,通常 prefix[0] 代表空前缀。

示例推演

输入::
["NumMatrix","sumRegion","sumRegion","sumRegion"]
[[[[3,0,1,4,2],[5,6,3,2,1],[1,2,0,1,5],[4,1,0,1,7],[1,0,3,0,5]]],[2,1,4,3],[1,1,2,2],[1,2,2,4]]
输出::
[null, 8, 11, 12]
解释::
NumMatrix numMatrix = new NumMatrix([[3,0,1,4,2],[5,6,3,2,1],[1,2,0,1,5],[4,1,0,1,7],[1,0,3,0,5]]);
numMatrix.sumRegion(2, 1, 4, 3); // return 8 (红色矩形框的元素总和)
numMatrix.sumRegion(1, 1, 2, 2); // return 11 (绿色矩形框的元素总和)
numMatrix.sumRegion(1, 2, 2, 4); // return 12 (蓝色矩形框的元素总和)
阶段要检查的内容
初始化边界、辅助结构与默认答案是否符合定义
推进当前动作是否只依赖已知正确状态
更新当前状态何时有资格成为答案
结束是否覆盖空输入、无解和极端规模

边界与陷阱

  • 空输入、单元素、重复元素以及不存在合法答案时,要有明确返回值。
  • 最容易错在前缀下标偏移、遗漏空前缀,以及数值范围超出安全整数。
  • 如果实现会修改输入,面试时要主动说明;如果不能修改,则复制数据或改用额外结构。

代码实现

参考实现来源:doocs/leetcode,按本文结构重新整理;原项目采用 CC BY-SA 4.0

JavaScript 实现

var NumMatrix = function (matrix) {
    const m = matrix.length;
    const n = matrix[0].length;
    this.s = new Array(m + 1).fill(0).map(() => new Array(n + 1).fill(0));
    for (let i = 0; i < m; ++i) {
        for (let j = 0; j < n; ++j) {
            this.s[i + 1][j + 1] =
                this.s[i + 1][j] + this.s[i][j + 1] - this.s[i][j] + matrix[i][j];
        }
    }
};

/**
 * @param {number} row1
 * @param {number} col1
 * @param {number} row2
 * @param {number} col2
 * @return {number}
 */
NumMatrix.prototype.sumRegion = function (row1, col1, row2, col2) {
    return (
        this.s[row2 + 1][col2 + 1] -
        this.s[row2 + 1][col1] -
        this.s[row1][col2 + 1] +
        this.s[row1][col1]
    );
};

/**
 * Your NumMatrix object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new NumMatrix(matrix)
 * var param_1 = obj.sumRegion(row1,col1,row2,col2)
 */

代码与思路对照

阶段对应代码作用
入口NumMatrix接收题目输入,入口签名与 LeetCode 元数据一致
初始化var NumMatrix = function (matrix)const m = matrix.length;const n = matrix[0].length;建立后续推进所需的边界、缓存或答案变量
核心推进for (let i = 0; i < m; ++i)for (let j = 0; j < n; ++j)落实“先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值”
输出return (只返回已经满足状态定义的最终结果

读代码时应把每个判断还原成“它排除了什么状态或完成了哪次转移”,而不是只记变量名。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(m × n),查询的时间复杂度为 O(1)。
  • 空间复杂度:O(m × n)。

复杂度必须按“状态数量 × 每个状态处理成本”分析;如果存在排序、堆操作、递归深度或结果数组,需要单独计入,不能只看最外层循环。

面试官递进追问

1. 为什么本题适合 前缀和?

因为预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。 为什么问: 检查你是在识别性质,还是只凭题号背模板。回答要抓住可被利用的单调性、重复子问题或数据结构约束。

2. 代码维护的核心状态是什么?

prefix[i] 表示前 i 个元素的累计结果,区间结果由两个边界前缀组合得到。 为什么问: 状态定义决定代码是否可证明。回答时要让每个变量都能对应到题意。

3. 这个实现依赖什么不变量?

prefix 的下标含义固定,通常 prefix[0] 代表空前缀。 为什么问: 不变量比逐行复述代码更能证明理解,回答要说明它在初始化、推进和结束时都成立。

4. 为什么这样推进不会漏掉答案?

先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值,被跳过的状态已经由题目性质证明不可能更优或已经处理完成。 为什么问: 检查正确性证明,重点不是“指针这样写”,而是“为什么可以排除”。

5. 最危险的边界是什么?

最容易错在前缀下标偏移、遗漏空前缀,以及数值范围超出安全整数。 为什么问: 检查代码能否一次通过,回答要给出具体失败场景而不是只说“注意边界”。

6. 复杂度还能优化吗?

先看瓶颈来自状态数量、每次转移成本还是辅助结构操作;只有其中一项能被减少时,复杂度才可能继续下降。 为什么问: 检查你能否从成本组成出发优化,而不是机械背最优复杂度。

7. 如果输入规模扩大或数据改成流式,方案怎么变?

要判断当前算法是否需要随机访问全部输入;若只依赖有限历史状态,可以做滚动或在线维护,否则需要分块、外存或调整数据结构。 为什么问: 检查算法理解能否迁移到工程约束。

8. 有哪些替代解法,如何取舍?

可以从暴力枚举开始,再比较排序、哈希、搜索或动态规划等方案;取舍标准是时间、空间、是否修改输入和实现复杂度。 为什么问: 检查横向比较能力。回答要说明替代方案为什么更慢或在什么条件下更合适。

常见错误回答

  • “这题套 前缀和 模板即可”:只有结论,没有说明题目性质和排除依据。
  • 逐行朗读代码:没有建立状态、不变量和正确性因果链。
  • 只报 O(n)O(n²):没有解释每个状态被访问多少次,也容易漏掉排序或辅助结构。
  • 把示例能跑通当成证明:示例只能帮助检查,不能覆盖重复值、空输入和极端边界。

可迁移总结

  • 核心关键词:前缀和、状态定义、不变量、推进规则、边界。
  • 一句话本质:预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。
  • 思考链路:识别题目性质 → 定义状态 → 证明推进安全 → 确定更新时机 → 检查边界与复杂度。
  • 1 分钟回答:说清题型、核心状态、推进规则和复杂度。
  • 3 分钟回答:补上正确性依据、示例和两个关键边界。
  • 10 分钟回答:写出代码,并比较替代方案、空间优化和工程限制。

刷题后自测

先只回答第 1 题,再展开后续问题:

  1. 不看代码,你能用一句话说出本题的不变量吗?
  1. 如果把示例中的重复值、空输入或边界值换掉,哪一行代码最先受到影响?
  1. 不改变正确性的前提下,你能写出一种替代方案并比较复杂度吗?