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给出矩阵 matrix 和目标值 target，返回元素总和等于目标值的非空子矩阵的数量。
子矩阵 x1, y1, x2, y2 是满足 x1 <= x <= x2 且 y1 <= y <= y2 的所有单元 matrix[x][y] 的集合。
如果 (x1, y1, x2, y2) 和 (x1’, y1’, x2’, y2’) 两个子矩阵中部分坐标不同（如：x1 != x1’），那么这两个子矩阵也不同。
示例 1：
输入：matrix = [[0,1,0],[1,1,1],[0,1,0]], target = 0
输出：4
解释：四个只含 0 的 1x1 子矩阵。
示例 2：
输入：matrix = [[1,-1],[-1,1]], target = 0
输出：5
解释：两个 1x2 子矩阵，加上两个 2x1 子矩阵，再加上一个 2x2 子矩阵。
示例 3：
输入：matrix = [[904]], target = 0
输出：0
提示：
1 <= matrix.length <= 100
1 <= matrix[0].length <= 100
-1000 <= matrix[i] <= 1000
-10^8 <= target <= 10^8
class Solution {
public:
void re(vector<int> &a){
for(auto &w : a)w = 0;
}
int numSubmatrixSumTarget(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
int n = matrix.size(),m = matrix[0].size();
vector<int>cols(m,0);
unordered_map<int,int>mm;
int ans = 0;
vector<int>s(m + 1,0);
for(int i = 0;i < n;i ++){
re(cols);
re(s);
for(int j = i;j < n;j ++){
mm.clear();
mm[0] = 1;
for(int k = 1;k <= m;k ++){
cols[k - 1] += matrix[j][k - 1];
s[k] = s[k - 1] + cols[k - 1];
}
for(int k = 1;k <= m;k ++){
ans += mm[s[k] - target];
if(!mm.count(s[k]))mm[s[k]] = 0;
mm[s[k]] ++;
}
}
}
return ans;
}
};
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