O altă idee ar fi ca pentru fiecare pereche $(i{~1~}, i{~2~})$ fixată să determinăm perechea optimă $(j{~1~}, j{~2~})$. Dacă avem liniile $i{~1~}$ şi $i{~2~}$ fixate atunci problema se transformă din una bidimensională în una unidimensională. Astfel pentru fiecare coloană $j$ vom considera $b[j]$ ca sumă a elementelor $a[i][j]$ cu proprietatea că $i{~1~} ≤ i ≤ i{~2~}$. În exemplul nostru, dacă $i{~1~} = 2$ şi $i{~2~} = 3$, atunci avem: $b{~1~} = 9 + (-4)$, $b{~2~} = 2 + 1$, $b{~3~} = (-6) + (-4)$ şi $b{~4~} = 2 + 1$. Pentru a rezolva problema unidimensională folosim unul din algoritmii liniari prezentaţi mai sus, astfel obţinându-se un algoritm de complexitate totală $O(N^3^)$. Acest truc de a fixa două linii pentru a transforma problema în una unidimensională este util în multe probleme pe matrice sau cu puncte în plan.

Cel mai bun algoritm cunoscut pentru această problemă are complexitatea <tex>O(\frac{N^{3}}{sqrt{\frac{\log \log N}{\log N}}})</tex> şi este mai mult un algoritm teoretic decât unul practic, uşor implementabil. Pentru detalii puteti consulta lucrarea [3].

Cel mai bun algoritm cunoscut pentru această problemă are complexitatea <tex>O(N^{3}\sqrt{\frac{\log \log N}{\log N}})</tex> şi este mai mult un algoritm teoretic decât unul practic, uşor implementabil. Pentru detalii puteti consulta lucrarea [3].

h2(#problema-3). Problema 3: 'SequenceQuery':problema/sequencequery (Bursele Agora 2006)