[LeetCode] Largest Rectangle in Histogram
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
.
这题有两个解法,一个暴力O(n^2) 另一个是非常流弊聪明的O(n),两个都花了我很长时间去思考,最后看了这篇博文 才略有所得。
首先暴破在现在看来思路应该是很直观的,但是我当时还是一点头绪没有,故思考良久以后决定去找答案。先来看看暴力法。
min_h = 0 max_a = 0 for i = [0 len){ if (min_h > height[i]) then continue min_h = height[i] for j = [i len){ if (min_h > height[j]){ min_h = height[j] } max_a = max(max_a, min_h * (j-i+1)) } }
这是表达思路的伪码,大概就是,以每个柱子为基点,向前依次遍历其余柱子,用当前最短的那根乘上此刻前进的距离来求得面积,同时更新最大面积。这样遍历下来是O(n^2)的,虽然没有遗漏,但是也有很多不必要的枚举。
代码中 if (min_h > height[i]) then continue 这句是我尝试的一个优化,因为如果此趟遍历的高度都不超过前一趟的最小高度的话,这一趟得到的最大面积绝不会比前一趟大。但是这个优化仍是收效甚微,大集合没有通过。
至此也没有想到其他的优化手段,但是确实有人用优化过的暴力方法通过了大集合测试...我战斗力还是没有突破5啊。
暴力完整代码(Time Limit Exeeded):
1 int largestRectangleArea(vector<int>height){ 2 int maxArea=0, minHeight=0; 3 for (int i=0; i<height.size(); i++){ 4 if(height[i] <= minHeight)continue; 5 minHeight = height[i]; 6 for (int j=i; j<height.size(); j++){ 7 if (height[j] < minHeight){ 8 minHeight = height[j]; 9 } 10 int curArea = (j-i+1) * minHeight; 11 if (curArea > maxArea){ 12 maxArea = curArea; 13 } 14 } 15 } 16 return maxArea; 17 }
下面看看那个非常聪明流弊的O(n)解,还是建议去看一下开头提到的那篇博客,虽然几个图画的有问题,但是不影响理解的。
首先,他用一个栈来维护一个单调递增序列。 即在遍历过程中,遇到比栈顶大的才push。注意栈里保存的是索引。
如果遇到比栈顶小的,pop出栈顶并以他对应的实际数据为height,乘以一个width,求得面积并更新最大面积。那个width就是当前遍历位置i到当前栈顶(注意已经pop过一次)的间距(不包括当前栈顶位置)
这样到遍历完成的时候我们就可以得到最大面积,因为每次弹栈,我们都确保了弹出的那个家伙获得了他组成的最大面积。噢,为了确保最后把栈弹空,我们需要在原数据后面加一个dummy的0。
这是AC的:
1 int largestRectangleArea2(vector<int>height){ 2 stack<int> s; 3 int maxArea = 0; 4 int i=0; 5 height.push_back(0);//dummy 6 int len = height.size(); 7 while (i < len){ 8 if (s.empty() || height[s.top()] < height[i]){ 9 s.push(i++); 10 }else { 11 int h = s.top(); 12 s.pop(); 13 maxArea = max(maxArea, s.empty()? i*height[h] : height[h] * (i - s.top() - 1)); 14 } 15 } 16 return maxArea; 17 }