LeetCode 84. Largest Rectangle in Histogram

简介: 给定n个非负整数表示直方图的条形高度,其中每个条形的宽度为1,找到直方图中最大矩形的区域。

v2-bb3dd34dd9e86425f263161929505d46_1440w.jpg


Description



Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the histogram.


v2-0abfd7c3137b9310d0033e8338cae69c_720w.png


Above is a histogram where width of each bar is 1, given height = [2,1,5,6,2,3].


v2-63a0bfcc70f2e0331163fe6f8df63c73_720w.png


The largest rectangle is shown in the shaded area, which has area = 10 unit.


Example:

Input: [2,1,5,6,2,3]

Output: 10


描述



给定n个非负整数表示直方图的条形高度,其中每个条形的宽度为1,找到直方图中最大矩形的区域。


  • 题意:给定一些非负整数,这些整数表示宽度为1,高度为该整数值的直方图,直方图构成了一些矩形,返回面积最大的矩形的面积值.


思路一



  • 从每一个直方图的条形考虑,它能够围城的矩形宽度是:以该条形为起点,左边的连续高度等于大于此直方的条形数+右边的连续高度大于等于此直方图的条形数+1.
  • 我们可以求得每一个矩形的面积,然后返回其最大面积.
  • 该方法会超时.


思路二



  • 我们利用栈来确定一个矩阵的左右边界.
  • 当heights[i]大于栈顶元素时,我们把该元素的索引[i]压入栈顶(栈内的元素递增,因此每个元素E能构成的矩阵中,E的前一个元素就是其矩阵的左边界.)
  • 当遇到小于栈顶元素的时候,说明栈顶元素遇到了右边界:
  1. 我们把栈顶元素弹出,零current = stack.pop(),该元素的左边界leftborder = stack[-1],右边界是当前元素i,于是该元素的能够成的矩阵面积是:
  2. temp = (i-leftbofer-1)*heights[current],我们把当前值与area(初始化为0)比较,如果temp大于area则更新area =temp,否则都不做.
  3. 紧接着,我们继续把当前元素与栈顶元素比较,如果仍然大于,则继续上述1,2步.
  • 最后stack中剩下一些元素,我们令rightborder = stack[-1]+1,current =stack.pop(),leftborder = stack[-1](当stack为空则leftborder = -1)
  • temp = (rightborder-leftbofer-1)*heights[current],我们把当前值与area,如果temp大于area则更新area =temp,否则都不做.
  • 在处理stack剩余中的元素时,不断更新current =stack.pop(),leftborder = stack[-1],rightborder保持不变,计算面积,直到stack变成了空.


# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author:             何睿
# @Create Date:        2018-12-24 12:35:16
# @Last Modified by:   何睿
# @Last Modified time: 2018-12-24 16:33:35
class Solution:
    def largestRectangleArea(self, heights):
        """
        :type heights: List[int]
        :rtype: int
        """
        # 思路的关键是当heights[i]小于heights[i-1],则heights[i-1]已经找到了右边界,而左边界已经知道
        # 则当前情况就可以计算了.
        if not heights:
            return 0
        length = len(heights)
        area, leftborder, rightborder, current, stack = 0, 0, 0, 0, []
        stack.append(0)
        for i in range(1, length):
            # 当栈为空,或者当前元素比栈顶元素大则直接压入栈.
            # 栈中元素是递增的,则针对栈中的元素,其前一个元素就是其左边界.
            # 如果当前值比栈顶元素小,说明栈顶元素已经遇到了右边界.
            if heights[i] >= heights[stack[-1]]:
                stack.append(i)
            # 当左右边界已经确定,则该方块就可以计算.
            else:
                # 当heights[i]小于栈顶元素时,持续计算
                while stack and heights[i] < heights[stack[-1]]:
                    current = stack.pop()
                    # 如果栈顶元素是相等的,其左右边界也是相等的,计算最左边的就可以.
                    while stack and heights[current] == heights[stack[-1]]:
                        current = stack.pop()
                    # 取栈顶元素左边的边界.
                    leftborder = stack[-1] if stack else -1
                    # 计算当前的面积.
                    # 面积 = (当前元素右边界-左边界-1)*当前元素高度
                    temp = (i-leftborder-1)*heights[current]
                    area = area if area > temp else temp
                stack.append(i)
        # 处理stack中剩余的元素,处理方式与上面一样.
        # 这里要注意的是,他们的右边界都是一样的.
        rightborder = stack[-1]+1
        while stack:
            current = stack.pop()
            leftborder = stack[-1] if stack else -1
            temp = (rightborder-leftborder-1)*heights[current]
            area = area if area > temp else temp
        return area
if __name__ == "__main__":
    so = Solution()
    res = so.largestRectangleArea([2, 1, 2])
    print(res)


源代码文件在这里.

目录
相关文章
Leetcode-Hard 84. Largest Rectangle in Histogram
Leetcode-Hard 84. Largest Rectangle in Histogram
106 0
Leetcode-Hard 84. Largest Rectangle in Histogram
[LeetCode] Largest Rectangle in Histogram
This link has a very neat code, which is rewritten below using stack since the push and pop operations of it are O(1) time, while the pop_back and push_back of vector tend to be more time-consuming.
825 0
|
3月前
|
Unix Shell Linux
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
本文提供了几个Linux shell脚本编程问题的解决方案,包括转置文件内容、统计词频、验证有效电话号码和提取文件的第十行,每个问题都给出了至少一种实现方法。
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
|
4月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 32 - III. 从上到下打印二叉树 III
本文介绍了两种Python实现方法,用于按照之字形顺序打印二叉树的层次遍历结果,实现了在奇数层正序、偶数层反序打印节点的功能。
63 6
|
4月前
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
128 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
280页PDF,全方位评估OpenAI o1,Leetcode刷题准确率竟这么高
【10月更文挑战第24天】近年来,OpenAI的o1模型在大型语言模型(LLMs)中脱颖而出,展现出卓越的推理能力和知识整合能力。基于Transformer架构,o1模型采用了链式思维和强化学习等先进技术,显著提升了其在编程竞赛、医学影像报告生成、数学问题解决、自然语言推理和芯片设计等领域的表现。本文将全面评估o1模型的性能及其对AI研究和应用的潜在影响。
49 1
|
3月前
|
数据采集 负载均衡 安全
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
本文提供了多个多线程编程问题的解决方案,包括设计有限阻塞队列、多线程网页爬虫、红绿灯路口等,每个问题都给出了至少一种实现方法,涵盖了互斥锁、条件变量、信号量等线程同步机制的使用。
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口