[leetcode] 807. Max Increase to Keep City Skyline @ python

本文探讨了一个有趣的问题:在一个二维网格中,如何增加建筑的高度,使得从四个方向看的天际线保持不变,同时最大化总高度的增加量。通过计算每行每列的最大值并调整网格,实现了最大增加量为35的解决方案。

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原题

In a 2 dimensional array grid, each value grid[i][j] represents the height of a building located there. We are allowed to increase the height of any number of buildings, by any amount (the amounts can be different for different buildings). Height 0 is considered to be a building as well.

At the end, the “skyline” when viewed from all four directions of the grid, i.e. top, bottom, left, and right, must be the same as the skyline of the original grid. A city’s skyline is the outer contour of the rectangles formed by all the buildings when viewed from a distance. See the following example.

What is the maximum total sum that the height of the buildings can be increased?

Example:
Input: grid = [[3,0,8,4],[2,4,5,7],[9,2,6,3],[0,3,1,0]]
Output: 35
Explanation:
The grid is:
[ [3, 0, 8, 4],
[2, 4, 5, 7],
[9, 2, 6, 3],
[0, 3, 1, 0] ]

The skyline viewed from top or bottom is: [9, 4, 8, 7]
The skyline viewed from left or right is: [8, 7, 9, 3]

The grid after increasing the height of buildings without affecting skylines is:

gridNew = [ [8, 4, 8, 7],
[7, 4, 7, 7],
[9, 4, 8, 7],
[3, 3, 3, 3] ]

Notes:

1 < grid.length = grid[0].length <= 50.
All heights grid[i][j] are in the range [0, 100].
All buildings in grid[i][j] occupy the entire grid cell: that is, they are a 1 x 1 x grid[i][j] rectangular prism.

解法

代码

首先计算出每列的最大值和每行的最大值, 然后构建new_grid, 先将每列的值都调成每列的最大值, 然后遍历new_grid, 遇到该行的最大值小于当前值时, 改为该行的最大值即可. 最后求两个grid的和的差值.

Time: O(n)
Space: O(n)

class Solution:
    def maxIncreaseKeepingSkyline(self, grid: 'List[List[int]]') -> 'int':
        row, col = len(grid), len(grid[0])
        left = []
        for row_list in grid:
            left.append(max(row_list))
            
        top = []        
        for c in range(col):
            column = [grid[r][c] for r in range(row)]
            top.append(max(column))
        # get the new grid
        new_grid = copy.deepcopy(grid)
        for c in range(col):
            for r in range(row):
                new_grid[r][c] = top[c]
        
        for r in range(row):
            for c in range(col):
                new_grid[r][c] = min(new_grid[r][c], left[r])
                
        sum_of_grid =  sum([sum(row) for row in grid])
        sum_of_new_grid = sum([sum(row) for row in new_grid])
        return sum_of_new_grid - sum_of_grid
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
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