391. 完美矩形 : 常规扫描线题目

简介: 391. 完美矩形 : 常规扫描线题目

网络异常,图片无法展示
|


题目描述



这是 LeetCode 上的 391. 完美矩形 ,难度为 困难


Tag : 「扫描线」


给你一个数组 rectangles ,其中 rectangles[i] = [xi, yi, ai, bi] 表示一个坐标轴平行的矩形。这个矩形的左下顶点是 (xi, yi) ,右上顶点是 (ai, bi) 。


如果所有矩形一起精确覆盖了某个矩形区域,则返回 true ;否则,返回 false 。


示例 1:


网络异常,图片无法展示
|


输入:rectangles = [[1,1,3,3],[3,1,4,2],[3,2,4,4],[1,3,2,4],[2,3,3,4]]
输出:true
解释:5 个矩形一起可以精确地覆盖一个矩形区域。 
复制代码


示例 2:


网络异常,图片无法展示
|


输入:rectangles = [[1,1,2,3],[1,3,2,4],[3,1,4,2],[3,2,4,4]]
输出:false
解释:两个矩形之间有间隔,无法覆盖成一个矩形。
复制代码


示例 3:

网络异常,图片无法展示
|


输入:rectangles = [[1,1,3,3],[3,1,4,2],[1,3,2,4],[3,2,4,4]]
输出:false
解释:图形顶端留有空缺,无法覆盖成一个矩形。
复制代码


示例 4:


网络异常,图片无法展示
|


输入:rectangles = [[1,1,3,3],[3,1,4,2],[1,3,2,4],[2,2,4,4]]
输出:false
解释:因为中间有相交区域,虽然形成了矩形,但不是精确覆盖。
复制代码


提示:


  • 1 <= rectangles.length <= 2 * 10^41<=rectangles.length<=2104
  • rectangles[i].length == 4
  • -10^5 <= xi, yi, ai, bi <= 10^5105<=xi,yi,ai,bi<=105


扫描线



将每个矩形 rectangles[i]rectangles[i] 看做两条竖直方向的边,使用 (x, y1, y2)(x,y1,y2) 的形式进行存储(其中 y1y1 代表该竖边的下端点,y2y2 代表竖边的上端点),同时为了区分是矩形的左边还是右边,再引入一个标识位,即以四元组 (x, y1, y2, flag)(x,y1,y2,flag) 的形式进行存储。


一个完美矩形的充要条件为:对于完美矩形的每一条非边缘的竖边,都「成对」出现(存在两条完全相同的左边和右边);对于完美矩形的两条边缘竖边,最终必然相连成一条完整的(不重叠)的竖边。


如图(红色框的为「完美矩形的边缘竖边」,绿框的为「完美矩形的非边缘竖边」):


网络异常,图片无法展示
|


  • 绿色:非边缘竖边必然有成对的左右两条完全相同的竖边重叠在一起;
  • 红色:边缘竖边由于只有单边,必然不重叠,且连接成一条完成的竖边。


网络异常,图片无法展示
|


代码:


class Solution {
    public boolean isRectangleCover(int[][] rectangles) {
        int n = rectangles.length;
        int[][] rs = new int[n * 2][4];
        for (int i = 0, idx = 0; i < n; i++) {
            int[] re = rectangles[i];
            rs[idx++] = new int[]{re[0], re[1], re[3], 1};
            rs[idx++] = new int[]{re[2], re[1], re[3], -1};
        }
        Arrays.sort(rs, (a,b)->{
            if (a[0] != b[0]) return a[0] - b[0];
            return a[1] - b[1];
        });
        n *= 2;
        // 分别存储相同的横坐标下「左边的线段」和「右边的线段」 (y1, y2)
        List<int[]> l1 = new ArrayList<>(), l2 = new ArrayList<>(); 
        for (int l = 0; l < n; ) {
            int r = l;
            l1.clear(); l2.clear();
            // 找到横坐标相同部分
            while (r < n && rs[r][0] == rs[l][0]) r++;
            for (int i = l; i < r; i++) {
                int[] cur = new int[]{rs[i][1], rs[i][2]};
                List<int[]> list = rs[i][3] == 1 ? l1 : l2;
                if (list.isEmpty()) {
                    list.add(cur);
                } else {
                    int[] prev = list.get(list.size() - 1);
                    if (cur[0] < prev[1]) return false; // 存在重叠
                    else if (cur[0] == prev[1]) prev[1] = cur[1]; // 首尾相连
                    else list.add(cur); 
                }
            }
            if (l > 0 && r < n) {
                // 若不是完美矩形的边缘竖边,检查是否成对出现
                if (l1.size() != l2.size()) return false;
                for (int i = 0; i < l1.size(); i++) {
                    if (l1.get(i)[0] == l2.get(i)[0] && l1.get(i)[1] == l2.get(i)[1]) continue;
                    return false;
                }
            } else {
                // 若是完美矩形的边缘竖边,检查是否形成完整一段
                if (l1.size() + l2.size() != 1) return false;
            }
            l = r;
        }
        return true;
    }
}
复制代码


  • 时间复杂度:将 rectangles 划分成边集的复杂度为 O(n)O(n);对边集进行排序的复杂度为 O(n\log{n})O(nlogn),对排序好的边集进行遍历检查,每条边会被扫描线性次,复杂度为 O(n)O(n)。整体复杂度为 O(n\log{n})O(nlogn)
  • 空间复杂度:O(n)O(n)


最后



这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.391 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。


在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。


为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:github.com/SharingSour…


在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

相关文章
|
10天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PostgreSQL 18 发布,快来 PolarDB 尝鲜!
PostgreSQL 18 发布,PolarDB for PostgreSQL 全面兼容。新版本支持异步I/O、UUIDv7、虚拟生成列、逻辑复制增强及OAuth认证,显著提升性能与安全。PolarDB-PG 18 支持存算分离架构,融合海量弹性存储与极致计算性能,搭配丰富插件生态,为企业提供高效、稳定、灵活的云数据库解决方案,助力企业数字化转型如虎添翼!
|
9天前
|
存储 人工智能 Java
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
本文讲解 Prompt 基本概念与 10 个优化技巧,结合学术分析 AI 应用的需求分析、设计方案,介绍 Spring AI 中 ChatClient 及 Advisors 的使用。
403 130
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
|
3天前
|
存储 安全 前端开发
如何将加密和解密函数应用到实际项目中?
如何将加密和解密函数应用到实际项目中?
197 138
|
9天前
|
人工智能 Java API
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)
本文介绍AI大模型的核心概念、分类及开发者学习路径,重点讲解如何选择与接入大模型。项目基于Spring Boot,使用阿里云灵积模型(Qwen-Plus),对比SDK、HTTP、Spring AI和LangChain4j四种接入方式,助力开发者高效构建AI应用。
377 122
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)
|
3天前
|
存储 JSON 安全
加密和解密函数的具体实现代码
加密和解密函数的具体实现代码
196 136
|
21天前
|
弹性计算 关系型数据库 微服务
基于 Docker 与 Kubernetes(K3s)的微服务:阿里云生产环境扩容实践
在微服务架构中,如何实现“稳定扩容”与“成本可控”是企业面临的核心挑战。本文结合 Python FastAPI 微服务实战,详解如何基于阿里云基础设施,利用 Docker 封装服务、K3s 实现容器编排,构建生产级微服务架构。内容涵盖容器构建、集群部署、自动扩缩容、可观测性等关键环节,适配阿里云资源特性与服务生态,助力企业打造低成本、高可靠、易扩展的微服务解决方案。
1347 8
|
8天前
|
监控 JavaScript Java
基于大模型技术的反欺诈知识问答系统
随着互联网与金融科技发展,网络欺诈频发,构建高效反欺诈平台成为迫切需求。本文基于Java、Vue.js、Spring Boot与MySQL技术,设计实现集欺诈识别、宣传教育、用户互动于一体的反欺诈系统,提升公众防范意识,助力企业合规与用户权益保护。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
通义DeepResearch全面开源!同步分享可落地的高阶Agent构建方法论
通义研究团队开源发布通义 DeepResearch —— 首个在性能上可与 OpenAI DeepResearch 相媲美、并在多项权威基准测试中取得领先表现的全开源 Web Agent。
1458 87