通过翻转矩阵的列来最大化由相等元素组成的行数

在矩阵中，如果有连续的行共享相同的元素，则它们可以合并为一个更长的行。我们可以通过翻转矩阵的列来最大化这种行的长度。

以下是一个实现此功能的 Python 代码片段：

def max_rows_with_equal_elems(matrix):
    num_rows = len(matrix)
    num_cols = len(matrix[0])
    equal_rows = {}

    for j in range(num_cols):
        ones = []
        zeros = []
        for i in range(num_rows):
            if matrix[i][j] == 1:
                ones.append(i)
            else:
                zeros.append(i)
        ones_tuple = tuple(sorted(ones))
        zeros_tuple = tuple(sorted(zeros))
        if ones_tuple in equal_rows:
            equal_rows[ones_tuple].append(j)
        elif zeros_tuple in equal_rows:
            equal_rows[zeros_tuple].append(j)
        else:
            equal_rows[ones_tuple] = [j]

    max_rows = 0
    for rows in equal_rows.values():
        max_rows = max(max_rows, len(rows))

    return max_rows

该函数接受一个二维数组 matrix，该数组表示一个由 0 和 1 组成的矩阵。函数使用一个字典 equal_rows 来保存共享相同元素的行的索引。字典的键是行中所有元素为 1 的位置的元组和所有元素为 0 的位置的元组，值是共享这些元素的列的索引的列表。

为了找出在哪些列中共享了相同的元素，函数遍历了每一列，并将所有元素为 1 的行的索引保存在 ones 列表中，将所有元素为 0 的行的索引保存在 zeros 列表中。它将这些索引排序，并将它们作为元组存储在一个字典中。

最后，函数遍历了 equal_rows 的值中的所有列表，并找到其中最长的一个列表的长度。

这段代码的时间复杂度为 $O(mn\log m)$，其中 $m$ 是行数，$n$ 是列数。它可以实现一个非常有用的功能，可以用于优化图像和视频编码等问题。