Python实现二维矩阵滑动窗口求最大值并计算总和

本资源是一份Python代码，用于解决一个面试中的笔试题，涉及到二维矩阵（n * m）的Max Pooling操作。题目要求计算每个滑动窗口（大小为a * b）内的最大值之和，其中矩阵元素是通过(i * j) % 10得到的。由于暴力求解时间复杂度过高，所以题目强调了使用滑动窗口算法进行优化。 首先，程序定义了一个名为`Solution`的类，包含以下几个主要方法： 1. `get_parameters()`: 该方法用于从控制台获取输入参数n、m、a和b，分别代表矩阵的行数、列数以及滑动窗口的大小。这些值被转换为整型并返回。 2. `create_matrix(n, m)`: 这个函数用于根据输入的行数n和列数m创建一个二维矩阵。矩阵的每个元素是通过(i + 1) * (j + 1)对10取余的结果，模拟题目中所述的特定值生成规则。 3. `getRowMaxWindow(matrix, row, col, w)`: 该方法实现了对矩阵的一行（row）使用滑动窗口，每次移动窗口大小为w。窗口内最大值添加到结果列表中，当窗口内的值小于w-1时，将窗口前一个位置的值替换掉。这个过程重复直到遍历完整行。 4. `getColMaxWindow(result_list, col, w)`: 在每一行使用滑动窗口后的矩阵`result_list`上，对每一列（col）再次应用滑动窗口操作。这一步确保了对整个二维矩阵进行了完整的窗口滑动处理。 最后，整个过程会递归地处理矩阵的每一行和每一列，直到完成所有的滑动窗口操作。整个算法的时间复杂度优于暴力求解，提高了效率。整个解决方案展示了如何利用滑动窗口技巧在二维数组中查找局部最大值，具有一定的算法理解和编程实践价值。