LeetCode刷题笔录Largest Rectangle in Histogram

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Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the histogram.


Above is a histogram where width of each bar is 1, given height = [2,1,5,6,2,3].


The largest rectangle is shown in the shaded area, which has area = 10 unit.

For example,
Given height = [2,1,5,6,2,3],
return 10.

我真的只会brute force的方法,就是对每一个height,遍历之前的所有height,计算一遍area。这里可以稍微prune一下,就是当height[i+1]>=height[i]时,最大面积一定不会以height[i]结尾,因此可以跳过height[i]。不过这样算法的时间复杂度还是O(n^2)

public class Solution {
    public int largestRectangleArea(int[] height) {
        if(height == null || height.length == 0)
            return 0;
        int maxArea = height[0];
        for(int i = 1; i < height.length; i++){
            if(i < height.length - 1 && height[i] <= height[i + 1])
                continue;
            int minHeight = height[i];
            for(int j = i; j >= 0; j--){
                minHeight = Math.min(height[j], minHeight);
                maxArea = Math.max(maxArea, minHeight * (i - j + 1));
            }
        }
        
        return maxArea;
    }
}


O(n)的解法只能看大神的,确实神,不过不是很难理解。

可以知道每一个最大area一定会包含至少一个完整的hist。这样如果用这个完整的hist的高度去求面积,只要知道宽度就行了。如果现在有几个从左往右递增的高度,那么把这些index存到一个stack里。直到遇到第一个height小于stack顶元素的hist,则开始一个一个的pop出stack的元素并以当前stack顶元素作为最小的高度求面积。

看这里的解说吧,明白一些。

public class Solution {
    public int largestRectangleArea(int[] height) {
        if(height == null || height.length == 0)
            return 0;
        int maxArea = height[0];
        
        Stack<Integer> s = new Stack<Integer>();
        int i = 0;
        while(i < height.length){
            if(s.isEmpty() || height[i] >= height[s.peek()]){
                s.push(i);
                i++;
            }
            else{
                int top = s.pop();
                int area = height[top] * (s.isEmpty() ? i : (i - s.peek() - 1));
                maxArea = Math.max(maxArea, area);
            }
        }
        
        while(!s.isEmpty()){
            int top = s.pop();
            int area = height[top] * (s.isEmpty() ? i : (i - s.peek() - 1));
            maxArea = Math.max(maxArea, area);

        }
        
        return maxArea;
    }
}


本地通知与健康数据的隐私保护方案 随着移动健康(mHealth)应用的普及,本地通知与健康数据的结合为用户提供了更加个性化的健康管理体验。然而,这种便利性也带来了严峻的隐私保护挑战。本文旨在探讨如何在移动应用中实现本地通知功能的同时,确保用户健康数据的隐私安全。本地通知与健康数据结合的技术架构隐私保护的核心技术方案具体算法实现与数学模型实际应用案例分析本文首先介绍背景知识和核心概念,然后深入探讨隐私保护的技术方案,包括算法原理和数学模型。接着提供实际代码实现和应用场景分析,最后讨论未来发展趋势和挑战。 阅读详情

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