LeetCode-084-最大面积

LeetCode-084-最大面积题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/给定n个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度

题目地址: https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/

给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。求在该柱状图中,能够勾勒出来的矩形的最大面积。

example

第一种方法,我们先确定左右两个边界,然后找边界中的最小值。比方说,我们左边界确定为(0,2),右边界确定为(4,2), 然后遍历中间元素,发现最小值是(1,1),那么面积就是(4-0) x 2 = 8

方法1

代码如下

int min(int a, int b){
    return a > b ? b : a;
}
int max(int a, int b){
    return a > b ? a: b;
}

int largestRectangleArea(int* heights, int heightsSize){

    int max_area = 0;

    for (int i = 0; i < heightsSize; i++){
        int min_height = heights[i];
        for (int j = i; j < heightsSize; j++){
            //找到i-j中的最小高度
            for ( int k = i; k <= j; k++){
                min_height = min(min_height, heights[k]);
            }
            //计算面积
            max_area = max(max_area, (j-i+1) * min_height);
        }
    }
    return max_area;

}

我写代码时出错的两个地方

  • k <= j而不是k<j, 要包括最后一个位置。
  • 面积的计算公式为(j-i+1) * min_height, 我漏了+1,结果(0,1)我算成了0,而实际面积是(0-0+1)x1=1

上面方法是固定左右边界然后找中间的最小值,用到了三层循环,计算效率比较低。我们可以想办法省掉第三层循环,比如说当我们计算完(0,2)-(2,5)内的最小值后,对于(0,2)-(3,6)的最小值,其实只要比较当前高度和之前的最小值,如果比前面的小,就更新最小值,否则就用之前的最小值。代码如下

int largestRectangleArea(int* heights, int heightsSize){
    int min_height = 0;
    int max_area = 0;

    for ( int i = 0 ; i < heightsSize; i++){
        min_height = heights[i];
        for ( int j = i ; j < heightsSize; j++){
            min_height = min(min_height, heights[j]);
            max_area = max(max_area, (j-i+1) * min_height);
        }
    }
    return  max_area;

}

或者我们可以换个思路,先把中间值固定住,然后找左右边界。这里的边界指的是左右出现的第一个比他小的棒子,比如说(1,1)就是最两边。

方法2

代码如下

int largestRectangleArea(int* heights, int heightsSize){
    int max_area = 0;

    for ( int i = 0; i < heightsSize; i++){
        int left_border = 0;
        int right_border = heightsSize;

        for (int j = i; j < heightsSize; j++){
            if (heights[j] < heights[i]){
                right_border = j;
                break;
            }

        }
        for (int j = i; j >= 0; j--){
            if (heights[j] < heights[i]){
                left_border = j+1;
                break;
            }
        }
        max_area = max(max_area, (right_border-left_border) * heights[i]);

    }
    return max_area;

}

依旧需要两层循环,其中第二层循环的目的是就是找到左右边界。那有没有方法不需要用到循环就能找到左右的边界呢?

思路和第二种方法类似,通过记录已经出现的最小值来避免多余计算,只不过这里用栈处理,具体步骤为

  • 栈初始化,入栈-1
  • 对于每一个新元素,都和栈顶元素比较
  • 如果比栈顶元素大
    • 该元素就入栈
  • 如果比栈顶元素小
    • 先取出栈顶元素,计算栈顶元素对应的面积
    • 重复上面步骤,直到比栈顶元素大
    • 入栈
  • 遍历结束后,清空栈

我们以最特殊的两个数据来举例,对于[0,1,2,3,4,5,6,7], 每一个元素都比之前的小,那么每个元素入栈的时候,我们都只能确定它的左边界,也就是它的上一个元素,而无法确定它的右边界,比如说(1,1)的左边界就是(0,0), 而右边的位置必须等到所有元素都入栈之后才能确定,最后算出来的面积是(8-1)x1=7.

方法3-1

对于[7,6,5,4,3,2,1,0], 我们先入栈(0,7),然后入栈(1,6), 此时对于高度为7的棒子而言,它已经到头了,面积只肯能是7. 一波操作之后,栈内部元素为(1,6), 此时来了(2,5), 那么6也到头了,它的面积就是(1-(-1) x 6 = 12.,其中-1栈初始后第一个元素。

最终代码如下(大部分代码是实现栈的操作)

int max(int a, int b){
    return a > b ? a : b;
}

typedef struct {
    int *arr;
    int count;
} Stack;

Stack *create(int k){
    Stack *st = malloc(sizeof(Stack));
    st->arr = malloc(sizeof(int) * (k+2));
    st->count = 0;
    return st;
}


void push(Stack *st, int val){
    st->arr[st->count] = val;
    st->count++;
    return ;
}

int peek(Stack *st){

    return st->arr[st->count-1];

}
int pop(Stack *st){
    st->count--;
    return st->arr[st->count];
}

void destroy(Stack *st){
    free(st->arr);
    free(st);
    return;
}


int largestRectangleArea(int* heights, int heightsSize){

    Stack *st = create(heightsSize);
    push(st, -1);

    int max_area = 0;
    for (int i = 0; i < heightsSize; i++){

        //如果不为空,且当前元素小于栈顶元素
        while (  && heights[i] < heights[peek(st)]){

            max_area = max(max_area, heights[pop(st)] *( i -  peek(st)-1 )) ;

        }
        push(st, i);
    }
    while ( peek(st) != -1){
        max_area = max(max_area, heights[pop(st)] *( heightsSize -  peek(st) - 1) );
    }
    destroy(st);
    return max_area;
}

我写代码出错的两个地方

  • peek(st) != -1用于判断栈是否为空,因为至少有一个-1
  • 计算面积的代码是heights[pop(st)] *( i - peek(st) - 1), 这里要多减去一个1,因为此时的i多偏移了1个单位,见下图
方法3-2

最终借用额外到数据结构,时间复杂度从原来的O(n^3)优化到最后到O(n), 也就是利用空间换取了时间。

今天的文章LeetCode-084-最大面积分享到此就结束了,感谢您的阅读。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://bianchenghao.cn/63092.html

(0)
编程小号编程小号

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注