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leetcode Largest Rectangle in Histogram
这题绝对有挑战啊。膜拜了诸多,自己想了个把小时,网上翻阅一个晚上。算是学习了,以下记录分享。
给定一个直方图,找最大矩形面积。例如:
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.
Above is a histogram where width of each bar is 1, given height = [2,1,5,6,2,3]
.
The largest rectangle is shown in the shaded area, which has area = 10
unit.
For example,
Given height = [2,1,5,6,2,3]
,
return 10
.
直观一点的想法就是,以每个框为最高,左右两边找到当前框可以跨的长度。然后记录最大值即可。这是n方的。我敲都不敲了。因为肯定超时的。
那有没有好一点的呢。有的。
利用剪枝:虽然最坏也是n方,但是省了好多计算量,也能AC
可以通过选择合适的右边界,做一个剪枝(Pruning)。观察发现当height[k] >= height[k - 1]时,无论左边界是什么值,选择height[k]总会比选择height[k - 1]所形成的面积大。因此,在选择右边界的时候,首先找到一个height[k] < height[k - 1]的k,然后取k - 1作为右边界,穷举所有左边界,找最大面积。
java代码:
// O(n^2) with pruning public int largestRectangleArea1(int[] height) { // Start typing your Java solution below // DO NOT write main() function int area = 0; for (int i = 0; i < height.length; i++) { for (int k = i + 1; k < height.length; k++) { if (height[k] < height[k - 1]) { i = k - 1; break; } else { i = k; } } int lowest = height[i]; for (int j = i; j >= 0; j--) { if (height[j] < lowest) { lowest = height[j]; } int currArea = (i - j + 1) * lowest; if (currArea > area) { area = currArea; } } } return area; }
但显然还不是我们想要的。利用一个栈来记录吧,如下多好啊。
class Solution {public: int Max(int a, int b){return a > b ? a : b;} int largestRectangleArea(vector<int> &height) { height.push_back(0); // 注意先加入了末尾0,那最后栈就会把我们想要的都弹出,并计算面积 stack<int> stk; int i = 0; int maxArea = 0; while(i < height.size()){ if(stk.empty() || height[stk.top()] <= height[i]){ stk.push(i++); }else { int t = stk.top(); stk.pop(); maxArea = Max(maxArea, height[t] * (stk.empty() ? i : i - stk.top() - 1)); } } return maxArea; }};
看了网上的图,借用一下,他的图最后有误,在后面会说明。(图来自别人,部分红色部分字体是我加的)
就用题目中的[2,1,5,6,2,3]来解释一下这段代码吧。
首先,如果栈是空的,那么索引i入栈。那么第一个i=0就进去吧。注意栈内保存的是索引,不是高度。然后i++。
然后继续,当i=1的时候,发现h[i]小于了栈内的元素,于是出栈。(由此可以想到,哦,看来stack里面只存放height单调递增的索引)
这时候stack为空,所以面积的计算是h[t] * i。t是刚刚弹出的stack顶元素。也就是蓝色部分的面积。
继续。这时候stack为空了,继续入栈。注意到只要是连续递增的序列,我们都要keep pushing,直到我们遇到了i=4,h[i]=2小于了栈顶的元素。
这时候开始计算矩形面积。首先弹出栈顶元素,t=3。即下图绿色部分。
接下来注意到栈顶的(索引指向的)元素还是大于当前i指向的元素,于是出栈,并继续计算面积,粉色部分。
最后,栈顶的(索引指向的)元素小于了当前i指向的元素,循环继续,入栈并推动i前进。直到我们再次遇到下降的元素,也就是我们最后人为添加的dummy元素0.
同理,我们计算栈内的面积。由于当前i是最小元素,所以所有的栈内元素都要被弹出并参与面积计算。
(这个图应该错了,黄色部分的框应该从下标2到5,深红色的框应该从下标零到5)
注意我们在计算面积的时候已经更新过了maxArea。
总结下,我们可以看到,stack中总是保持递增的元素的索引,然后当遇到较小的元素后,依次出栈并计算栈中bar能围成的面积,直到栈中元素小于当前元素。
可以这样理解这个算法,看下图。
例如我们遇到最后遇到一个递减的bar(红色)。高度位于红线上方的(也就是算法中栈里面大于最右bar的)元素,他们是不可能和最右边的较小高度bar围成一个比大于在弹栈过程中的矩形面积了(黄色面积),因为红色的bar对他们来说是一个短板,和红色bar能围成的最大面积也就是红色的高度乘以这些“上流社会”所跨越的索引范围。但是“上流社会”的高度个个都比红色bar大,他们完全只计算彼此之间围成的面积就远远大于和红色bar围成的任意面积了。所以红色bar是不可能参与“上流社会”的bar的围城的。因为虽然长度不占优势,但是团结的力量是无穷的。它还可以参与“比较远的”比它还要屌丝的bar的围城。他们的面积是有可能超过上流社会的面积的,因为距离啊!所以弹栈到比红色bar小就停止了。
(其实这个解释我不是很赞同,好像有点瑕疵,因为红色部分的是会在之后抛出的时候计算,所以先不用考虑)
另外一个细节需要注意的是,弹栈过程中面积的计算。
h[t] * (stack.empty() ? i : i - stack.top() - 1)
h[t]是刚刚弹出的栈顶端元素。此时的面积计算是h[t]和前面的“上流社会”能围成的最大面积。这时候要注意哦,栈内索引指向的元素都是比h[t]小的,如果h[t]是目前最小的,那么栈内就是空哦。而在目前栈顶元素和h[t]之间(不包括h[t]和栈顶元素),都是大于他们两者的。如下图所示:
那h[t]无疑就是Stack.top()和t之间那些上流社会的短板啦,而它们的跨越就是i - Stack.top() - 1。
所以说,这个弹栈的过程也是维持程序不变量的方法啊:栈内元素一定是要比当前i指向的元素小的。
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