HDU 1506 Largest Rectangle in a Histogram(最大长方形)

本文介绍了一种使用单调栈解决最大长方形问题的方法。通过维护一个由低到高的单调栈,记录每个高度左侧的宽度,并在遍历过程中更新每个高度右侧的宽度,以此来寻找最大的长方形面积。

题目链接:Click here~~

题意:

这就是前几篇已经提到的求最大长方形那道题。

解题思路:

如果每次都向前向后扫描,有时会重复扫描多次,导致超时。

我们可以用一个单调栈 (类似单调队列) 由低到高来存储它的高度,并用数组对每个高度记录一下它前面一共有多少个比它高的,可以看做它的左宽。

按顺序考虑每个高度h,如果h大于栈顶元素,则入栈,此时它大于左面全部的元素(下文会提到为什么可以这样认为),所以将它的宽度初始为1。

否则,将栈内元素出栈,直到满足上面的条件。出栈时,我们要将出栈元素对问题的影响全部考虑进行处理,才能保证做法的正确性。

对于每个高度,它的作用无非两个:1、以自己作高,向外扩展 2、以别人作高,自己被扩展

【当以自己作高完毕以后,它的高度就没有什么意义了,为了方便,我们可以把它的高度看做与之后栈顶元素相等。

所以之后的栈顶元素可以看做是大于左面全部的元素。】此举只为容易理解,如不懂请跳过。

由于我们数组中已经记录了某个高度的左宽,所以我们只需要考虑它能不能向右扩展,如果能,能扩展多少?

首先,对于第一个出栈的元素来说,它的右宽一定是0。

然而对于第二个,它的右边有刚才出栈的元素,而且刚才出栈元素的总宽中所涉及的元素一定可以被自己扩展,所以自己的右宽为刚才出栈元素的总宽。

同理可知,第三个出栈元素的右宽为第二个出栈元素的总宽。依次类推。

而当h大于栈顶元素时,h的左宽应该是上次出栈元素的总宽+1(自己),然后入栈。

最后时,将所有元素出栈,即可将所有情况考虑。


#include <stdio.h>
#define max(a,b) a > b ? a : b
#define N 100005
int q[N]={-1},w[N];     //w记录的是从这个点开始,之前有几个高度大于等于此高度.
int main()
{
    int n,h;
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
        int top = 0;
        __int64 ans = 0;
        for(int i=1;i<=n+1;i++)
        {
            if(i != n+1)
                scanf("%d",&h);
            else
                h = 0;
            if(h > q[top])
                q[++top] = h , w[top] = 1;
            else
            {
                __int64 cnt = 0;
                while(h <= q[top])
                {
                    ans = max(ans ,(cnt+w[top])*q[top] );
                    cnt += w[top--];
                }
                q[++top] = h;
                w[top] = cnt+1;
            }
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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