2024-04-06：用go语言，给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum

2024-04-06：用go语言，给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum，

其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和，

colSum[j] 是第 j 列元素的和，换言之你不知道矩阵里的每个元素，

但是你知道每一行和每一列的和。

请找到大小为 rowSum.length x colSum.length 的任意 非负整数 矩阵。

且该矩阵满足 rowSum 和 colSum 的要求。

请你返回任意一个满足题目要求的二维矩阵，题目保证存在 至少一个 可行矩阵。

输入：rowSum = [3,8], colSum = [4,7]。

输出：[[3,0],[1,7]]。

答案2024-04-06：

来自左程云。

灵捷3.5

大体步骤如下：

1.初始化一个大小为rowSum.length x colSum.length的二维矩阵ans，用于存储最终的结果。

2.遍历rowSum数组，对于每个元素rowSum[i]，继续遍历colSum数组，对于每个元素colSum[j]：

• •将ans[i][j]设为rowSum[i]和colSum[j]中的较小值，即ans[i][j] = min(rowSum[i], colSum[j])。
• •更新rowSum[i]和colSum[j]，分别减去已经分配的值ans[i][j]，即rowSum[i] -= ans[i][j]，colSum[j] -= ans[i][j]。

3.返回ans作为结果矩阵。

总的时间复杂度：遍历rowSum和colSum数组需要$O(n^2)$的时间复杂度，其中n是rowSum和colSum的长度。因此，总的时间复杂度为$O(n^2)$。

总的额外空间复杂度：额外使用了一个二维矩阵ans来存储结果，其大小为rowSum.length x colSum.length，因此总的额外空间复杂度为$O(n^2)$。

Go完整代码如下：

packagemain
import(
"fmt"
)
funcrestoreMatrix(rowSum[]int,colSum[]int)[][]int{
n:=len(rowSum)
m:=len(colSum)
ans:=make([][]int,n)
fori:=0;ians[i]=make([]int,m)
forj:=0;jans[i][j]=min(rowSum[i],colSum[j])
rowSum[i]-=ans[i][j]
colSum[j]-=ans[i][j]
}
}
returnans
}
funcmin(a,bint)int{
ifareturna
}
returnb
}
funcmain(){
rowSum:=[]int{3,8}
colSum:=[]int{4,7}
matrix:=restoreMatrix(rowSum,colSum)
for_,row:=rangematrix{
fmt.Println(row)
}
}

Python完整代码如下：

#-*-coding:utf-8-*-
defrestoreMatrix(rowSum,colSum):
n=len(rowSum)
m=len(colSum)
ans=[[0]*mfor_inrange(n)]
foriinrange(n):
forjinrange(m):
ans[i][j]=min(rowSum[i],colSum[j])
rowSum[i]-=ans[i][j]
colSum[j]-=ans[i][j]
returnans
defmin(a,b):
ifareturna
returnb
rowSum=[3,8]
colSum=[4,7]
matrix=restoreMatrix(rowSum,colSum)
forrowinmatrix:
print(row)