力扣84.柱状图中最大的矩形 c++

一、题目描述

给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。

求在该柱状图中,能够勾勒出来的矩形的最大面积。

二、示例

三、分析

思路(从左向右看):

   (1) 如果下一个比当前高,说明当前柱子可以向后扩展,即当前高度可以和后面的柱子组成更大的矩形;

   (2) 如果下一个比当前小,说明当前柱子的高度不能再向后扩展,而由上一条可知,当前柱子的上一条也比自己矮,因此可以确定以当前柱子为高的最大面积;

                当前柱子能够确定,如果前一个柱子的高度也比下一个高,那么前面的柱子也就能够确定了;所以,后面的柱子先确定面积,可以使用栈来解决。

    (3)栈中存柱子的下标,可以通过下标再heights数组中获取高度。

步骤:遍历heights数组,如果栈为空,直接入栈;

           如果栈不为空,比较栈顶top和当前柱子(下标i)的高度,

                      如果比栈顶高,入栈;

                      如果没有栈顶高,栈顶出栈,栈顶的面积为((i-top)*heights[top])

四、代码

class Solution {
public:

// //暴力:超时
//     int largestRectangleArea(vector<int>& heights) {
//         int max=0;
//         int len;
//         for(int i=heights.size()-1;i>=0;i--){
//             len=heights[i];
//             for(int j=i;j>=0;j--){
//                 if(heights[j]<len)len=heights[j];
//                 if(i==j)h[i][j]=heights[i];
//                 else h[i][j]=(i-j+1)*len;
//                 if(h[i][j]>max)max=h[i][j];
//             }
//         }
//         return max;
//     }
    int largestRectangleArea(vector<int>& heights) {
        int ans=0;
        stack<int>sta;
        int i;
        for(i=0;i<heights.size();i++){
            if(!sta.size())sta.push(i);
            else if(heights[sta.top()]<=heights[i])sta.push(i);
            else{
                while(!sta.empty()&&heights[sta.top()]>heights[i]){
                    int top=sta.top();
                    sta.pop();
                    int haha=0;
                    if(!sta.empty())haha=heights[top]*(top-sta.top()-1);
                    else haha=heights[top]*top;
                    ans=ans>(i-top)*heights[top]+haha?ans:(i-top)*heights[top]+haha;
                }
                sta.push(i);
            }      
        }
        while(!sta.empty()){
            // ans=ans>(i-sta.top())*heights[sta.top()]?ans:(i-sta.top())*heights[sta.top()];
            // sta.pop();
            int top=sta.top();
            sta.pop();
            int haha=0;
            if(!sta.empty())haha=heights[top]*(top-sta.top()-1);
            else haha=heights[top]*top;
            ans=ans>(i-top)*heights[top]+haha?ans:(i-top)*heights[top]+haha;
        }
        return ans;
    }
};

 

### LeetCode 146 LRU Cache 的 C++ 实现 LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存淘汰策略,用于管理固定大小的内存空间。当缓存满时,会移除最近最少使用的数据项以腾出空间。 以下是基于双向链表和哈希表实现的 C++ 解决方案: #### 双向链表节点定义 为了高效地维护访问顺序并快速更新节点位置,可以使用自定义的 `ListNode` 类来表示双向链表中的节点。 ```cpp struct ListNode { int key; int value; ListNode* prev; ListNode* next; ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} }; ``` #### 缓存类设计 通过组合哈希表和双向链表,可以在 O(1) 时间复杂度下完成插入、删除以及查找操作。 ```cpp class LRUCache { private: unordered_map<int, ListNode*> map; // 哈希表存储键到节点指针的映射关系 ListNode* head; // 虚拟头结点 ListNode* tail; // 虚拟尾结点 int capacity; // 容量上限 public: LRUCache(int cap) : capacity(cap) { head = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟头部 tail = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟尾部 head->next = tail; // 连接首尾 tail->prev = head; } ~LRUCache() { ListNode* cur = head; while (cur != nullptr) { ListNode* temp = cur; cur = cur->next; delete temp; } } void removeNode(ListNode* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } void addToHead(ListNode* node) { node->next = head->next; node->prev = head; head->next->prev = node; head->next = node; } int get(int key) { if (!map.count(key)) return -1; // 如果不存在该key,则返回-1 ListNode* node = map[key]; removeNode(node); addToHead(node); return node->value; } void put(int key, int value) { if (map.count(key)) { // 若已存在则更新其值并将它移到最前面 ListNode* node = map[key]; node->value = value; removeNode(node); addToHead(node); return; } if (map.size() >= capacity) { // 当容量达到上限时,移除最后未被使用的节点 ListNode* lastUsed = tail->prev; removeNode(lastUsed); map.erase(lastUsed->key); delete lastUsed; } ListNode* newNode = new ListNode(key, value); // 创建新节点并加入hashMap与链表前端 map[key] = newNode; addToHead(newNode); } }; ``` 上述代码实现了基本功能[^3],其中包含了以下几个核心部分: - **removeNode**: 将指定节点从当前列表中移除。 - **addToHead**: 把某个节点移动至链表开头的位置。 - **get 方法**: 获取对应 key 的值,并将其标记为最新访问过的项目。 - **put 方法**: 插入新的键值对或者覆盖已有条目;如果超出设定的最大数量限制,则清除掉最早之前加载的数据记录。 此版本的时间效率较高,在每次调用 `get()` 或者 `set()` 函数时都能保持常数级时间性能表现[^4]。
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