[LeetCode]221. Maximal Square & 85. Maximal Rectangle

本文介绍了解决LeetCode上两个经典问题的方法:寻找01矩阵中全为1的最大正方形与长方形。对于正方形问题,提供了一维和二维动态规划的解决方案。对于长方形问题,则给出了两种不同的解决思路,包括使用动态规划和将问题转化为多个柱状图最大矩形面积问题。

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https://leetcode.com/problems/maximal-square/

https://leetcode.com/problems/maximal-rectangle/

找到01数组中全为1的面积最大的正方形/长方形,返回最大面积



正方形:

二维DP非常简单

public class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if (matrix == null || matrix.length == 0) {
            return 0;
        }
        int res = 0;
        int row = matrix.length;
        int col = matrix[0].length;
        int[][] dp = new int[row][col];
        for (int i = 0; i < row; i++) {
            dp[i][0] = matrix[i][0] - '0';
            res = Math.max(res, dp[i][0]);
        }
        for (int i = 0; i < col; i++) {
            dp[0][i] = matrix[0][i] - '0';
            res = Math.max(res, dp[0][i]);
        }
        for (int i = 1; i < row; i++) {
            for (int j = 1; j < col; j++) {
                if (matrix[i][j] == '1') {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 1], Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j])) + 1;
                    res = Math.max(dp[i][j], res);
                }
            }
        }
        return res * res;
    }
}



显然可以优化到一维DP,但这里面需要一个trick:如何处理j为0时,状态转移方程中的dp[j - 1]的问题——把dp数组初始化长度多一位,dp[0]废弃,仅用于保证不数组越界。

public class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if (matrix == null || matrix.length == 0) {
            return 0;
        }
        int res = 0;
        int row = matrix.length;
        int col = matrix[0].length;
        int[] dp = new int[col + 1];
        int pre = 0;
        for (int i = 0; i < row; i++) {
            for (int j = 1; j <= col; j++) {
                int temp = dp[j];
                if (matrix[i][j - 1] == '1') {
                    dp[j] = Math.min(pre, Math.min(dp[j - 1], dp[j])) + 1;
                    res = Math.max(dp[j], res);
                } else {
                    dp[j] = 0;
                }
                pre = temp;
            }
        }
        return res * res;
    }
}



长方形:

两解:


解法一:DP

用三个数组height保存以当前位置[i][j]为低的长度为1的柱状图高度(往上数),left保存满足当前高度的最左边位置,right保存满足当前高度的最右边位置。需要注意:right的初始化;right遍历从右向左

public class Solution {
    public int maximalRectangle(char[][] matrix) {
        if (matrix == null || matrix.length == 0) {
            return 0;
        }
        int res = 0;
        int row = matrix.length;
        int col = matrix[0].length;
        int[] height = new int[col];
        int[] left = new int[col];
        int[] right = new int[col];
        Arrays.fill(right, col);
        for (int i = 0; i < row; i++) {
            // 当前行,从左向右数1开头的位置
            int curLeft = 0;
            // 当前行,从右向左数1开头的位置
            int curRight = col;
            for (int j = 0; j < col; j++) {
                if (matrix[i][j] == '1') {
                    height[j]++;
                } else {
                    height[j] = 0;
                }
            }
            
            for (int j = 0; j < col; j++) {
                if (matrix[i][j] == '1') {
                    left[j] = Math.max(left[j], curLeft);
                } else {
                    left[j] = 0;
                    curLeft = j + 1;
                }
            }
            
            for (int j = col - 1; j >= 0; j--) {
                if (matrix[i][j] == '1') {
                    right[j] = Math.min(right[j], curRight);
                } else {
                    right[j] = col;
                    curRight = j;
                }
            }
            
            for (int j = 0; j < col; j++) {
                res = Math.max(res, height[j] * (right[j] - left[j]));
            }
        }
        return res;
    }
}


解法二:

把整个二维数组看成row个以每一行为底的柱状图,然后用http://blog.youkuaiyun.com/gqk289/article/details/53996163计算柱状图中最大矩形面积,找最大值。

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



内容概要:本文档提供了关于&ldquo;微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究&rdquo;的毕业设计复现代码,涵盖从论文结构生成、机械结构设计、PLC控制系统设计、生产数据采集与分析系统、有限元分析、进度管理、文献管理和论文排版系统的完整实现。通过Python代码和API调用,详细展示了各个模块的功能实现和相互协作。例如,利用SolidWorks API设计机械结构,通过PLC控制系统模拟生产流程,使用数据分析工具进行生产数据的采集和异常检测,以及利用进度管理系统规划项目时间表。 适合人群:具有机械工程、自动化控制或计算机编程基础的学生或研究人员,尤其是从事智能制造领域相关工作的人员。 使用场景及目标:①帮助学生或研究人员快速搭建和理解微型车间生产线的设计与实现;②提供完整的代码框架,便于修改和扩展以适应不同的应用场景;③作为教学或科研项目的参考资料,用于学习和研究智能制造技术。 阅读建议:此资源不仅包含详细的代码实现,还涉及多个学科领域的知识,如机械设计、电气控制、数据分析等。因此,在学习过程中,建议读者结合实际操作,逐步理解每个模块的功能和原理,并尝试调整参数以观察不同设置下的系统表现。同时,可以参考提供的文献资料,深入研究相关理论和技术背景。
本次的学生体质健康信息管理网站,按照用户的角色可以分为教师与学生,后台设置管理员角色来对学生的信息进行管理。,设计如下: 1、后台管理系统 后台管理系统主要是为该系统的管理员提供信息管理服务的系统,具体包括的功能模块如下: (1)管理员信息管理 (2)教师信息管理 (3)学生信息管理 (4)健康信息统计(图形化进行健康,亚健康等学生的信息数量统计) 2、教师角色的功能模块设计 教师角色所需要的功能模块主要包括了如下的一些内容: (1)个人资料修改 (2)学生体质健康管理:录入相关数据,包括但不限于身高、体重、肺活量、视力等生理指标以及运动能力、身体成分、骨密度等健康指标,并且设置健康,亚健康状态 (3)学生健康建议:根据体质信息,进行学生健康的建议 (4)健康预警:对健康出问题的学生,进行健康预警 (5)饮食和锻炼情况管理,查看 3、学生角色 学生角色可以通过该信息网站看到个人的基本信息,能够看到教师给与学生的健康建议等,功能模块设计如下: (1)个人资料修改 (2)我的健康建议查看 (3)我的健康预警 (4)饮食和锻炼情况管理,记录平时的饮食和锻炼情况 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:Java后端 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8+ 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3+ 部署容器:tomcat7.5+
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