数据结构解题
Stack
1. MinStack
2 Longest Valid Parentheses
求最长的合理的()
- 利用stack做(的积累和匹配
- 利用gobal变量和local变量做更新
- 注意 ()(()的时候,也就是说 当)与stack里的(做了匹配之后 需要判断stack是否为空, 不为空的话,往后继续累积,往前的话就断掉了!
- ()(()()()() 在黄色空间里,做了匹配,可以往后扩展,但是向前的地方就要看下一个char是否能把stack清空,上面的例子不行 下面这个例子可以 ()(())
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1 public class Solution { 2 public int longestValidParentheses(String s) { 3 if (s == null || s.length() == 0) { 4 return 0; 5 } 6 if (s == null) { 7 return 0; 8 } 9 10 Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>(); 11 int maxLen = 0; 12 int accumulatedLen = 0; 13 14 for(int i = 0; i < s.length(); i++) { 15 if(s.charAt(i) == '(') { 16 stack.push(i); 17 } else { 18 if (stack.isEmpty()) { 19 accumulatedLen = 0; 20 } else { 21 int matchedPos = stack.pop(); 22 int matchedLen = i - matchedPos + 1; 23 24 if (stack.isEmpty()) { 25 accumulatedLen += matchedLen; 26 matchedLen = accumulatedLen; 27 } else { 28 matchedLen = i - stack.peek(); 29 } 30 31 maxLen = Math.max(maxLen, matchedLen); 32 } 33 } 34 maxLen = Math.max(maxLen,accumulatedLen); 35 } 36 return maxLen; 37 } 38 }
3. maximal-rectangle
首先用坐标型动态规划拿到一个高度的数组。
其次利用stack, 递增时不断的push, 当遇到一个比stack的值小的时候,相当于木桶原理的短板的时候,求这个时候的面积。
当一直往后走,到达末位的时候,都没有比当前stack低的值的时候,那么就是从当前pos到最后这么长作为宽度。
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1 public class Solution { 2 public int maximalRectangle(char[][] matrix) { 3 if (matrix == null || matrix.length == 0) { 4 return 0; 5 } 6 7 //准备一个表示高度的matrix 8 int m = matrix.length; 9 int n = matrix[0].length; 10 int[][] height = new int[m][n]; 11 12 //坐标类动态规划得到高度矩阵 13 for (int i = 0; i < m; i++) { 14 for (int j = 0; j < n; j++) { 15 if (i == 0) { 16 height[i][j] = ((matrix[i][j] == '1')? 1: 0); 17 } else { 18 height[i][j] = ((matrix[i][j] == '1') ? height[i - 1][j] + 1 : 0); 19 } 20 } 21 } 22 23 24 25 26 int result = 0; 27 for (int i = 0; i < m; i++) { 28 Stack<Integer> myStack = new Stack<Integer>(); 29 for (int j = 0; j < n; j++) { 30 //当有一个值比当前的stack最外面点低的时候,拿到这段区间的面积 31 while (!myStack.empty() && height[i][j] < height[i][myStack.peek()]) { 32 int pos = myStack.peek(); 33 myStack.pop(); 34 int temp = height[i][pos]* (myStack.empty()? j: j - myStack.peek() - 1); 35 result = Math.max(result, temp); 36 37 } 38 myStack.push(j); 39 } 40 41 //当走到最后都没有值比stack里面的点低 42 while (!myStack.empty()) { 43 int pos = myStack.peek(); 44 myStack.pop(); 45 //需要检测是否为空! 46 int temp = height[i][pos]* (myStack.empty()? n: n - myStack.peek() - 1); 47 result = Math.max(result, temp); 48 } 49 } 50 return result; 51 52 } 53 }