[LeetCode] Maximal Rectangle

(Version 1.0)

在做这道题之前，我刚刚做了Scramble String(http://www.cnblogs.com/icecreamdeqinw/p/4338731.html)，所以Maximal Rectangle这道题拿来之后我的想法自然跟着惯性觉得肯定是可以用一个三维DP的解法做的，至于时间和空间复杂度能不能通过LeetCode OJ就不好说了。

 

（一）无脑的三维DP

为了熟悉一下刚刚习得的三维DP的思路样板，先写了一个利用一个三维数组isLine[i][j][k]来保存第i行开头为第j个结尾为第k个元素是否能构成一个全由'1'组成的一条水平线，外层按照线的长度由短到长循环，中间循环这条线的起始位置，然后最内层按照由上至下的顺序移动这条线，这个代码的时间和空间复杂度很高，但是没想到通过了LeetCode OJ，代码如下：

 

public class Solution {
    public int maximalRectangle(char[][] matrix) {
        if (matrix.length == 0) {
            return 0;
        }
        boolean[][][] isLine = new boolean[matrix.length][matrix[0].length][matrix[0].length];
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
                if (matrix[i][j] == '1') {
                    isLine[i][j][j] = true;
                }
            }
        }
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            for (int l = 2; l <= matrix[0].length; l++) {
                for (int j = 0; j <= matrix[0].length - l; j++) {
                    int end = j + l - 1;
                    if (matrix[i][end] == '1' && isLine[i][j][end - 1]) {
                        isLine[i][j][end] = true;
                    }
                }
            }
        }
        for (int l = 1; l <= matrix[0].length; l++) { // length of the line
            for (int i = 0; i <= matrix[0].length - l; i++) { // start point of the line
                int bound = i + l - 1;
                int area = 0;
                for (int j = 0; j < matrix.length; j++) { // row #
                    if (isLine[j][i][bound]) {
                        area += l;
                        result = Math.max(result, area);
                    } else {
                        area = 0;
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

 

这个代码虽然通过了LeetCode OJ，可是实际上是因为这一题给的时间限制非常宽松，大多数通过的Java代码要比这个代码耗时少一半以上，说明这个解法一定不是一个好的解法，需要从不同的思路去优化之。

 

（二）优化

在用上文提到的无脑三维DP通过OJ之后，看到了LeetCode对于这道题的分类标签中有Stack，想到了也许可以用类似Largest Rectangle in Histogram中使用Stack存储边界的方法，在用不同长度的边从上向下扫的时候，可以不死板地按照长度由小到大进行循环。另外考察上文中代码的循环顺序会发现这其实是一个不cache friendly的代码，因为最内层每次循环时变化的都是第一个下标，所以如果我们把扫的方向从垂直改成水平，并且把三维DP数组改成存垂直线，也许会有性能上的提升。

 

在看过别人的答案之后，发现原来这道题是Largest Rectangle in Histogram的扩展题，如果我们维护一个二维数组height[][]，height[i][j]表示当前矩形中从上边到(i, j)点的距离的话，实际上就是在做matrix.length次Largest Rectangle in Histogram。这里先贴上自己写的代码，随后细说：

public class Solution {
    public int maximalRectangle(char[][] matrix) {
        if (matrix.length == 0) {
            return 0;
        }
        int[][] height = new int[matrix.length][matrix[0].length];
        for (int i = 0; i < matrix[0].length; i++) {
            height[0][i] = matrix[0][i] == '1' ? 1 : 0; 
        }
        for (int i = 1; i < matrix.length; i++) {
            for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
                height[i][j] = matrix[i][j] == '1' ? height[i - 1][j] + 1 : 0;
            }
        }
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            Stack<Integer> stack = new Stack<>();
            for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
                while (!stack.empty() && height[i][j] < height[i][stack.peek()]) {
                    result = Math.max(result, height[i][stack.pop()] * (stack.empty() ? j : j - stack.peek() - 1));
                }
                stack.push(j);
            }
            while (!stack.empty()) {
                result = Math.max(result, height[i][stack.pop()] * (stack.empty() ? matrix[0].length : matrix[0].length - stack.peek() - 1));
            }
        }
        return result;
    }
}

 

（待续）