给你一个大小为 rows x cols 的矩阵 mat,其中 mat[i][j] 是 0 或 1,请返回 矩阵 mat 中特殊位置的数目 。
特殊位置 定义:如果 mat[i][j] == 1 并且第 i 行和第 j 列中的所有其他元素均为 0(行和列的下标均 从 0 开始 ),则位置 (i, j) 被称为特殊位置。
示例 1:
输入:mat = [[1,0,0],
·················[0,0,1],
················ [1,0,0]]
输出:1
解释:(1,2) 是一个特殊位置,因为 mat[1][2] == 1 且所处的行和列上所有其他元素都是 0
示例 2:
输入:mat = [[1,0,0],
················· [0,1,0],
··················[0,0,1]]
输出:3
解释:(0,0), (1,1) 和 (2,2) 都是特殊位置
示例 3:
输入:mat = [[0,0,0,1],
················ [1,0,0,0],
·················[0,1,1,0],
·················[0,0,0,0]]
输出:2
提示:
rows == mat.length
cols == mat[i].length
1 <= rows, cols <= 100
mat[i][j] 是 0 或 1
暴力搜索所有位置,发现1后将1先换成0,再判断所在行和列是否元素都为0,由于对列的判断稍有点复杂,这里可以引入transpose,将矩阵转置判断行即可。最后需要将修改的元素恢复至1。
from numpy import transpose
class Solution:
def numSpecial(self, mat: List[List[int]]) -> int:
ans = 0
for i in range(len(mat)):
for j in range(len(mat[0])):
if mat[i][j] == 1:
mat[i][j] = 0
# 矩阵转置
temp = transpose(mat)
# 判断行和列是否都没有1
if 1 not in temp[j] and 1 not in mat[i]:
ans += 1
# 恢复
mat[i][j] = 1
return ans