这个题目如果跟着单调栈的题目后边写会很有感觉，单调栈的典型题目可以参考：

https://blog.csdn.net/qq_41685265/article/details/104241825

题目描述

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。

样例

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。

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。

算法

class Solution {
public:
    int numSubmatrixSumTarget(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        int n = matrix.size(), m = matrix[0].size();
        int ans = 0;

        for (int i = 0; i < n; i++)
            for (int j = 1; j < m; j++)
                matrix[i][j] += matrix[i][j - 1];

        for (int l = 0; l < m; l++)
            for (int r = l; r < m; r++) {
                unordered_map<int, int> vis;
                vis[0] = 1;
                int tot = 0;
                for (int k = 0; k < n; k++) {
                    if (l == 0) {
                        tot += matrix[k][r];
                    } else {
                        tot += matrix[k][r] - matrix[k][l - 1];
                    }
                    if (vis.find(tot - target) != vis.end())
                        ans += vis[tot - target];
                    vis[tot]++;
                }
            }
        return ans;
    }
};