HDU 1506 Largest Rectangle in a Histogram

本文介绍了一种优化算法,用于在直方图中找到最大矩形面积。通过预处理和双指针技巧,该算法能够在有限时间内解决复杂问题,适用于文本频率分布等场景。

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Largest Rectangle in a Histogram

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)   

Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)

Total Submission(s): 6735    Accepted Submission(s): 1911

Problem Description A histogram is a polygon composed of a sequence of rectangles aligned at a common base line. The rectangles have equal widths but may have different heights. For example, the figure on the left shows the histogram that consists of rectangles with the heights 2, 1, 4, 5, 1, 3, 3, measured in units where 1 is the width of the rectangles:

Usually, histograms are used to represent discrete distributions, e.g., the frequencies of characters in texts. Note that the order of the rectangles, i.e., their heights, is important. Calculate the area of the largest rectangle in a histogram that is aligned at the common base line, too. The figure on the right shows the largest aligned rectangle for the depicted histogram.  

Input The input contains several test cases. Each test case describes a histogram and starts with an integer n, denoting the number of rectangles it is composed of. You may assume that 1 <= n <= 100000. Then follow n integers h1, ..., hn, where 0 <= hi <= 1000000000. These numbers denote the heights of the rectangles of the histogram in left-to-right order. The width of each rectangle is 1. A zero follows the input for the last test case.  

Output For each test case output on a single line the area of the largest rectangle in the specified histogram. Remember that this rectangle must be aligned at the common base line.  

Sample Input

7 2 1 4 5 1 3 3

4 1000 1000 1000 1000

0  

Sample Output

8

4000

View Code
 1 /*
 2 (1)
 3 lt[i],rt[i]分别存储的是第i个矩形的左边界和右边界,左边界也就是该边界到i的矩形的高度
 4 均大于或等于矩形i,那么对于第i个矩形列入面积范围的话,最大面积为(rt[i]-lt[i]+1)*height[i];
 5 lt[i]和rt[i]均初始化为i,意思是一开始默认为只能到达自己
 6 (2)
 7 找左边界时,从自己的左边界找起,如果满足条件,则再找左边界的左边界,直到找到一个边界不满足高度
 8 大小关系时结束。右边界也是如此。
 9 最后枚举最大值
10 
11 78MS    2572K
12 */
13 
14 #include <iostream>
15 #include <cstdio>
16 #include <cstring>
17 #include <algorithm>
18 #define SIZE 100005
19 
20 using namespace std;
21 
22 typedef __int64 Int;
23 
24 int n;
25 Int height[SIZE];
26 Int lt[SIZE],rt[SIZE];
27 
28 void init()
29 {
30     for(int i=0; i<SIZE; i++)
31         lt[i] = rt[i] = i;
32 }
33 
34 int main()
35 {
36     while(~scanf("%d",&n) && n)
37     {
38         for(int i=1; i<=n; i++)
39             scanf("%I64d",&height[i]);
40         init();
41         height[0] = -1;
42         height[n+1] = -1;
43         for(int i=1; i<=n; i++)
44         {
45             while(height[lt[i]-1] >= height[i])
46                 lt[i] = lt[lt[i]-1];
47         }
48         for(int i=n; i>=1; i--)
49         {
50             while(height[rt[i]+1] >= height[i])
51                 rt[i] = rt[rt[i]+1] ;
52         }
53         Int ans = 0;
54         for(int i=1; i<=n; i++)
55             if(ans < (rt[i]-lt[i]+1)*height[i])
56                 ans = (rt[i]-lt[i]+1)*height[i];
57         printf("%I64d\n",ans);
58     }
59     return 0;
60 }

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
HDU 2034 是一道经典的 A-B Problem 题目,通常涉及简单的数学运算或者字符串处理逻辑。以下是对此类问题的分析以及可能的解决方法。 ### HDU 2034 的题目概述 该题目要求计算两个数之间的差值 \(A - B\) 并输出结果。需要注意的是,输入数据可能存在多种情况,因此程序需要能够适应不同的边界条件和特殊情况[^1]。 #### 输入描述 - 多组测试数据。 - 每组测试数据包含两行,分别表示整数 \(A\) 和 \(B\)。 #### 输出描述 对于每组测试数据,输出一行表示 \(A - B\) 的结果。 --- ### 解决方案 此类问题的核心在于正确读取多组输入并执行减法操作。以下是实现此功能的一种常见方式: ```python while True: try: a = int(input()) b = int(input()) print(a - b) except EOFError: break ``` 上述代码片段通过循环不断接收输入直到遇到文件结束符 (EOF),适用于批量处理多组测试数据的情况。 --- ### 特殊考虑事项 尽管基本思路简单明了,在实际编码过程中仍需注意以下几点: 1. **大数值支持**:如果题目中的 \(A\) 或 \(B\) 可能非常大,则应选用可以容纳高精度的数据类型来存储这些变量。 2. **负数处理**:当 \(B>A\) 导致结果为负时,确保程序不会因符号错误而失效。 3. **异常捕获**:为了防止运行期间由于非法字符或其他意外状况引发崩溃,建议加入必要的错误检测机制。 --- ### 示例解释 假设给定如下样例输入: ``` 5 3 7 2 ``` 按照以上算法流程依次完成各步操作后得到的结果应当分别为 `2` 和 `5`。 ---
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