本文主要是介绍1738. 找出第 K 大的异或坐标值 Medium，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
给你一个二维矩阵 matrix 和一个整数 k ，矩阵大小为 m x n 由非负整数组成。
矩阵中坐标 (a, b) 的 目标值 可以通过对所有元素 matrix[i][j] 执行异或运算得到，其中 i 和 j 满足 0 <= i <= a < m 且 0 <= j <= b < n（下标从 0 开始计数）。
请你找出 matrix 的所有坐标中第 k 大的目标值（k 的值从 1 开始计数）。
示例 1：
输入：matrix = [[5,2],[1,6]], k = 1
输出：7
解释：坐标 (0,1) 的目标值是 5 XOR 2 = 7 ，为最大的目标值。
示例 2：
输入：matrix = [[5,2],[1,6]], k = 2
输出：5
解释：坐标 (0,0) 的目标值是 5 = 5 ，为第 2 大的目标值。
示例 3：
输入：matrix = [[5,2],[1,6]], k = 3
输出：4
解释：坐标 (1,0) 的目标值是 5 XOR 1 = 4 ，为第 3 大的目标值。
示例 4：
输入：matrix = [[5,2],[1,6]], k = 4
输出：0
解释：坐标 (1,1) 的目标值是 5 XOR 2 XOR 1 XOR 6 = 0 ，为第 4 大的目标值。
提示：
·m == matrix.length
·n == matrix[i].length
·1 <= m, n <= 1000
·0 <= matrix[i][j] <= 106
·1 <= k <= m * n
题目大意：找出矩阵中第k大的目标值。
分析：设坐标(i,j)处的目标值为dp[i][j]
（1）dp[i][j]为坐标(i,j)左上角所有数相亦或的值，而计算dp[i][j]时左上角所有坐标的目标值均已计算过，因此可考虑利用已得到的目标值来计算新的目标值，从中设计出目标值的计算方法：dp[i][j]=dp[i-1][j-1]^dp[i-1][j]^dp[i][j-1]^matrix[i][j]；
（2）利用（1）中算法得到所有坐标的目标值并存放到一个数组中，以计算第k大的目标值。计算第k大的数可利用快速排序的划分操作进行寻找，即快速选择排序。
class Solution {
public:int kthLargestValue(vector<vector<int>>& matrix, int k) {int M=matrix.size(),N=matrix[0].size();vector<int> ans;vector<vector<int>> dp(M+1,vector<int>(N+1,0));ans.reserve(1000);for(int i=1;i<=M;++i){for(int j=1;j<=N;++j){dp[i][j]=dp[i-1][j-1]^dp[i-1][j]^dp[i][j-1]^matrix[i-1][j-1];ans.emplace_back(dp[i][j]);}}nth_element(ans.begin(),ans.begin()+k-1,ans.end(),greater<int>());return ans[k-1];}
};这篇关于1738. 找出第 K 大的异或坐标值 Medium的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
