[Leetcode] 391. Perfect Rectangle 解题报告

本文介绍了一种高效算法来判断多个轴对齐的矩形是否能完全覆盖一个更大的矩形区域,且没有重叠或空缺。通过使用哈希表记录矩形顶点的状态,该算法能在O(n)时间内解决问题。

题目

Given N axis-aligned rectangles where N > 0, determine if they all together form an exact cover of a rectangular region.

Each rectangle is represented as a bottom-left point and a top-right point. For example, a unit square is represented as [1,1,2,2]. (coordinate of bottom-left point is (1, 1) and top-right point is (2, 2)).

Example 1:

rectangles = [
  [1,1,3,3],
  [3,1,4,2],
  [3,2,4,4],
  [1,3,2,4],
  [2,3,3,4]
]

Return true. All 5 rectangles together form an exact cover of a rectangular region.

Example 2:

rectangles = [
  [1,1,2,3],
  [1,3,2,4],
  [3,1,4,2],
  [3,2,4,4]
]

Return false. Because there is a gap between the two rectangular regions.

Example 3:

rectangles = [
  [1,1,3,3],
  [3,1,4,2],
  [1,3,2,4],
  [3,2,4,4]
]

Return false. Because there is a gap in the top center.

Example 4:

rectangles = [
  [1,1,3,3],
  [3,1,4,2],
  [1,3,2,4],
  [2,2,4,4]
]

Return false. Because two of the rectangles overlap with each other.

思路

自己的笨办法就是先计算所有小矩阵的面积和,以及四个边界构成的面积,如果不相等就直接返回false。接下来就需要判断是否有重合:如果要求空间复杂度是O(1),就可以两两检查矩形,这样时间复杂度是O(n^2);如果允许空间复杂度是O(n^2),那么可以初始化四个边界构成的矩阵,然后把每个矩阵“往上贴”,贴的过程中如果发现某个位置已经被其他矩阵覆盖,则返回false。当然这种算法不能通过大数据测试,我们需要更聪明的方法。

小榕流光的这篇帖子http://blog.youkuaiyun.com/qq508618087/article/details/52483625图文并茂,解释的很详细,为了不构成侵权,请参考我给出的网址^_^。这种算法的时间复杂度是O(n)。

代码

class Solution {
public:
    bool isRectangleCover(vector<vector<int>>& rectangles) {
        unordered_map<string, int> hash;  
        for(auto val: rectangles) {  
            for(int i = 0; i < 4; i++) {  
                string tem = to_string(val[i / 2 * 2]) + ','+to_string(val[i % 2 * 2 + 1]);  
                if(hash[tem] & (1 << i)) {            // already another corner with the same index
                    return false;  
                }
                hash[tem] |= (1 << i);  
            }  
        }  
        int cntCorner = 0;  
        for(auto& val: hash) {  
            int sec = val.second;  
            if(!(sec & (sec - 1)) && cntCorner++ > 4)  {                        // When the point is the corner
                return false;
            }
            if((sec&(sec-1)) && !(sec==3||sec==12||sec==5||sec==10||sec==15)) { // when the point is not the corner
                return false; 
            }
        }  
        return true;  
    }
};
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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