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1.4 单调栈

时间:2023-02-08 19:33:05浏览次数:50  
标签:1.4 int lo bn heights width ans 单调

84.柱状图中最大的矩形


最大矩形的高度瓶颈可能在于各个柱子的高度,如图所示

image

基于以上观察,一个朴素算法是:

  1. 枚举每种可能的高度瓶颈
    1.1 向左、右扩展宽度
    1.2 擂台更新最大面积
class Solution {
    public int largestRectangleArea(int[] heights) {
        // 记录绘制矩形的最大面积
        int boss = 0;
        // 枚举高度瓶颈
        for (int bn = 0; bn < heights.length; bn++) {
            // 探寻左右边界
            int lo = bn;
            int hi = bn;
            while (lo - 1 >= 0 && heights[lo - 1] >= heights[bn]) lo--;
            while (hi + 1 < heights.length && heights[hi + 1] >= heights[bn]) hi++;
            boss = Math.max(boss, (hi - lo + 1) * heights[bn]);
        }
        return boss;
    }
}

Smart mathematicians are not ashamed to think small. ———《具体数学》

为了加深对问题的理解,不妨从简单例子入手。不难发现:

  • 若柱子高度单调递增,时间复杂度为\(O(n)\)
    • 从右至左累计宽度,当前面积 = 累计宽度 \(\times\) 当前高度
    • 擂台法更新最大矩形面积
  • 若扫描至某处,单调性被破坏:
    • 不可扩展时,沿用历史记录即可,无需特别考虑
    • 可扩展时,情况可以等效于“柱子高度单调递增”

image

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Deque;

class Solution {
    public int largestRectangleArea(int[] heights) {
        Deque<Rect> s = new ArrayDeque<>();
        int ans = 0;
        for (int h : heights) {
            int width = 0;
            // 单调性破坏
            while (!s.isEmpty() && s.peek().h >= h) {
                width += s.peek().w;
                ans = Math.max(ans, width * s.peek().h);
                s.pop();
            }

            s.push(new Rect(width + 1, h));
        }

        int width = 0;
        while (!s.isEmpty()) {
            width += s.peek().w;
            ans = Math.max(ans, width * s.peek().h);
            s.pop();
        }

        return ans;
    }

    class Rect {
        int h;
        int w;

        Rect(int w, int h) {
            this.h = h;
            this.w = w;
        }
    }
}

标签:1.4,int,lo,bn,heights,width,ans,单调
From: https://www.cnblogs.com/anrushan/p/mono-stack.html

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