给定行x col矩阵作为输入。目的是找到matrix [row] [col]中的所有子矩阵，以使该子矩阵的元素之和可被整数k整除。
如果矩阵是mat [3] [3]并且k是4，那么子矩阵将如下所示：-
例如
输入-矩阵[3] [3] = {{1,1,1}，{2,2,2}，{3,3,3}} k = 4
输出-总和可分解为'k'的子矩阵的计数为：4
说明- 子矩阵将如上所示。
输入-矩阵[3] [3] = {{1,1,1}，{2,2,2}，{3,3,3}} k = 12
输出-总和可分解为'k'的子矩阵的计数为：4
说明-子矩阵如下所示：-
在这种方法中，我们将从左到右遍历矩阵，对于每对左右列，将子矩阵的元素添加到数组arr []中，并分别计算其元素和具有被k整除的子数组的和。
函数check_val()将具有子矩阵元素的数组作为一维数组。现在计算累积总和，并用k检验余数，并将余数的频率存储在数组arr_2 []中。
以matrix [row] [col]和整数k为输入。
函数check_val（int arr []，int size，int k）接受子矩阵元素的arr []并返回arr中所有可被k整除的子数组的计数
将变量count和temp设为0。
取数组arr_2 []来存储k的累积和的余数的频率。
使用for循环从i = 0到i <size计算累积总和。将每个arr [i]与temp相加，并使用arr_2 [（（（temp％k）+ k）％k] ++来增加余数的频率（对于负和取mod两次）。
再次使用循环遍历频率数组arr_2 []并为每个值> 1添加arr_2 [i] *（arr_2 [i]-1））/ 2来计算所有可能的子数组的数量。
最后添加arr_2 [0]进行计数。
函数matrix_divisible（int matrix [row] [col]，int size，int k）接受输入子矩阵，并返回所有可被k整除的子矩阵的计数。
将初始计数设为0。
取一个临时数组arr [size]。
使用两个for循环设置左列索引i和右列索引j。
计算元素之和为arr [temp] + = matrix [temp] [j]。
对于arr []中的子数组数，请添加check_val(arr, size, k)计数。
在所有for循环的末尾，返回count作为结果。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define row 10
#define col 10
int check_val(int arr[], int size, int k) {
int count = 0;
int temp = 0;
int arr_2[k];
memset(arr_2, 0, sizeof(arr_2));
for (int i = 0; i < size; i++) {
temp = temp + arr[i];
arr_2[((temp % k) + k) % k]++;
}
for (int i = 0; i < k; i++) {
if (arr_2[i] > 1) {
count += (arr_2[i] * (arr_2[i] - 1)) / 2;
}
}
count = count + arr_2[0];
return count;
}
int matrix_divisible(int matrix[row][col], int size, int k) {
int count = 0;
int arr[size];
for (int i = 0; i < size; i++) {
memset(arr, 0, sizeof(arr));
for (int j = i; j < size; j++) {
for (int temp = 0; temp < size; ++temp) {
arr[temp] += matrix[temp][j];
}
count = count + check_val(arr, size, k);
}
}
return count;
}
int main() {
int matrix[row][col] = {{2,4,-1},{6,1,-9},{2,2, 1}};
int size = 3, k = 4;
cout << "Count of sub-matrices having sum divisible ‘k’ are: " << matrix_divisible(matrix, size, k);
return 0;
}如果我们运行上面的代码，它将生成以下输出
输出结果
Count of sub-matrices having sum divisible 'k' are: 7