当前位置: 首页 > article >正文

Leecode热题100-84.柱状图中的最大矩形

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。

示例 1:

输入:heights = [2,1,5,6,2,3]
输出:10
解释:最大的矩形为图中红色区域,面积为 10

示例 2:

输入: heights = [2,4]
输出: 4

提示:

  • 1 <= heights.length <=105
  • 0 <= heights[i] <= 104

思路都在代码注释里,自己看,看不懂的留言或者私信,看到第一时间解答

class Solution {
    /**这个题第一感觉是用的单调栈的解法,这个最大的矩形必定以某一个柱子的高度为最低高度
    我们对于每个柱子,求出它左边第一个比它小的(left)和右边第一个比它小的(right)则right-left-1就是以这个柱子为最低高度的矩形的宽度
    所有的这些宽度*高度里的最大值就是我们的答案*/
    public int largestRectangleArea(int[] heights) {
        /**如果只有一个,那没啥说的,返回它的高度就行了,因为它的宽度是1 */
        if(heights.length == 1) {
            return heights[0];
        }
        /**如果是两个,我们可以特殊处理也可以不特殊处理,这里我不特殊处理了,直接用单调栈来处理
        单调栈的核心是nearLess数组,我们使用单独的方法去求这个*/
        int[][] nearLess = getNearLess(heights);
        /**有了这个数组之后我们就可以直接比较求答案了 */
        int ans = 0;
        for(int i = 0; i < heights.length; i++) {
            /**我们这里left和right可以直接用,因为我们在getNearLess里已经取巧处理了 */
            int left = nearLess[i][0];
            int right = nearLess[i][1];
            ans = Math.max(ans, (right - left - 1) * heights[i]);
        }
        return ans;
    }

    public int[][] getNearLess2(int[] heights) {
        /**定义返回结果 */
        int[][] nearLess = new int[heights.length][2];
        /**定义单调栈,我们栈里的数据是栈底到栈顶依次变大的,也就是栈顶是最小值,如果出现更小的就把大的弹出 */
        Stack<Integer> minStack = new Stack<>();
        /**遍历数组依次入栈 */
        for(int i = 0; i < heights.length; i++) {
            while(!minStack.isEmpty() && heights[minStack.peek()] > heights[i]) {
                /**把大的弹出 */
                int popIndex = minStack.pop();
                /**i是造成popIndex这个数弹出的,也就是右边第一个小于它的数的下标 */
                nearLess[popIndex][1] = i;
                /**popIndex左边第一个比它小的是它压着的,如果下面没了(栈空了),就写-1*/
                nearLess[popIndex][0] = minStack.isEmpty()? -1 : minStack.peek();
            }
            /**当前已经满足放入的条件了,放入当前数 */
            minStack.push(i);
        }
        /**结算栈中剩余的元素 */
        while(!minStack.isEmpty()) {
            int popIndex = minStack.pop();
            /**剩余需要结算的数右边没有比它小的,这里就写heigths.length了,这里是为了主方法计算方便,一般别的地方我写-1 */
            nearLess[popIndex][1] = heights.length;
            /**popIndex左边第一个比它小的是它压着的,如果下面没了(栈空了),就写-1*/
            nearLess[popIndex][0] = minStack.isEmpty()? -1 : minStack.peek();
        }
        return nearLess;
    }

    public int[][] getNearLess(int[] heights) {
        /**定义返回结果 */
        int[][] nearLess = new int[heights.length][2];
        /**定义单调栈,我们栈里的数据是栈底到栈顶依次变大的,也就是栈顶是最小值,如果出现更小的就把大的弹出,这里我替换成数组用于节约常数时间 */
        int[] minStack = new int[heights.length];
        int stackSize = 0;
        /**遍历数组依次入栈 */
        for(int i = 0; i < heights.length; i++) {
            while(stackSize != 0 && heights[minStack[stackSize - 1]] > heights[i]) {
                /**把大的弹出 */
                int popIndex = minStack[--stackSize];
                /**i是造成popIndex这个数弹出的,也就是右边第一个小于它的数的下标 */
                nearLess[popIndex][1] = i;
                /**popIndex左边第一个比它小的是它压着的,如果下面没了(栈空了),就写-1*/
                nearLess[popIndex][0] = stackSize == 0? -1 : minStack[stackSize - 1];
            }
            /**当前已经满足放入的条件了,放入当前数 */
            minStack[stackSize++] = i;
        }
        /**结算栈中剩余的元素 */
        while(stackSize != 0) {
            int popIndex = minStack[--stackSize];
            /**剩余需要结算的数右边没有比它小的,这里就写heigths.length了,这里是为了主方法计算方便,一般别的地方我写-1 */
            nearLess[popIndex][1] = heights.length;
            /**popIndex左边第一个比它小的是它压着的,如果下面没了(栈空了),就写-1*/
            nearLess[popIndex][0] = stackSize == 0? -1 : minStack[stackSize - 1];
        }
        return nearLess;

    }
}

 


http://www.kler.cn/news/330595.html

相关文章:

  • Go基础编程 - 15 - 延迟调用(defer)
  • Flume面试整理-Flume是什么?
  • 滚雪球学Oracle[5.1讲]:Oracle数据库管理与维护
  • 基于单片机的花色可调跑马灯设计
  • Library介绍(三)
  • 从0到1深入浅出构建Nest.Js项目
  • 如何伪装服务器地址?
  • 基于SSH的酒店管理系统的设计与实现 (含源码+sql+视频导入教程+文档+PPT)
  • 三大马车;预征税赋;贷款供楼
  • python中的find函数怎么用
  • 51单片机的串口
  • 算法打卡:第十一章 图论part10
  • MySQL的优化手段
  • YOLO11项目实战1:道路缺陷检测系统设计【Python源码+数据集+运行演示】
  • Spark 中所有用到了Job对象的组件模块和关系
  • windows10或11家庭版实现远程桌面连接控制
  • 【GO语言】卡尔曼滤波例程
  • MySQL 实验 2:数据库的创建与管理
  • 管理方法(12)-- 采购管理
  • Elasticsearch 实战应用:从入门到项目集成