使用暴力枚举法。由于题目给出的数据范围非常小（1≤n,m≤101 \le n, m \le 101≤n,m≤10），直接枚举所有可能的子矩形并统计黑白格子数量是完全可行的，且逻辑非常直观。 下面为你逐层拆解代码的含义： 1. 核心思路：六重循环枚举 代码的核心是通过 6 层 for 循环，把网格中所有可能的子矩形都遍历一遍，逐一检查是否“平衡”（黑格数量 == 白格数量），并记录最大面积。 2. 逐段代码详解 读入数据 * 使用 char 二维数组存储网格，下标从 1 开始，方便后续计算。 * 数组开 20 是为了留出安全边界，防止越界。 ② 枚举矩形的【高度】和【宽度】 * 外层两层循环确定我们要找的矩形尺寸。 * 这里从大到小枚举（i=n 到 1），虽然不能提前结束循环（因为大矩形不平衡不代表小矩形也不平衡），但符合直觉：优先检查面积大的矩形。 ③ 枚举矩形的【左上角位置】 * 确定了高 i 宽 j 后，矩形可以在网格内滑动。 * bx 和 by 遍历所有合法的左上角起点。条件 bx+i-1<=n 保证矩形不会超出网格下边界，by+j-1<=m 保证不超出右边界。 统计矩形内的黑白格子 * 最内层两层循环进入当前确定的子矩形内部，逐个格子检查。 * '0' 代表白色，sum0 计数；'1'（或 else）代表黑色，sum1 计数。 ⑤ 判断平衡并更新答案 * 如果白格和黑格数量相等，说明当前矩形是平衡的。 * i * j 就是当前矩形的面积（包含的格子总数）。用 max 函数保留历史最大值。 * ans 初始为 0，如果全程找不到平衡矩形，自然输出 0，完美符合题目“不存在则输出0”的要求。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 📊 3. 复杂度分析（为什么不会超时？） * 子矩形总数约为 n(n+1)2×m(m+1)2≈O(n2m2)\frac{n(n+1)}{2} \times \frac{m(m+1)}{2} \approx O(n^2 m^2)2n(n+1) ×2m(m+1) ≈O(n2m2) * 每个子矩形统计需要 O(i×j)≈O(nm)O(i \times j) \approx O(nm)O(i×j)≈O(nm) * 总时间复杂度：O(n3m3)O(n^3 m^3)O(n3m3) * 当 n=m=10n=m=10n=m=10 时，最大运算量约为 10610^6106 次。现代计算机 1 秒可执行约 10810^8108 次运算，因此绰绰有余。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4. 扩展优化 如果题目数据范围扩大到 n,m≤500n, m \le 500n,m≤500，暴力法会超时。此时需要引入二维前缀和优化： 1. 预处理前缀和数组 pre[i][j]，表示从 (1,1) 到 (i,j) 的矩形中 '1' 的个数。 2. 任意子矩形内 '1' 的个数可通过公式 O(1)O(1)O(1) 算出：cnt1 = pre[x2][y2] - pre[x1-1][y2] - pre[x2][y1-1] + pre[x1-1][y1-1] 3. '0' 的个数 = 矩形总面积 - cnt1。 4. 优化后复杂度降至 O(n2m2)O(n^2 m^2)O(n2m2)，可轻松处理 500×500500 \times 500500×500 的数据。