[LeetCode] Maximal Rectangle

本文介绍了一种求解二维二进制矩阵中最大全一矩形面积的问题,通过确定每个点向上可达的最大高度,利用最大矩形算法,计算出包含全部1的最大矩形面积。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

[Problem]
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.

[Analysis]

和  Largest Rectangle in Histogram  的方法比较相似,对于矩阵的每一个点,确定该点能够向上达到的最大高度,然后按照 Largest Rectangle in Histogram 的方法,确定每个点上能够达到的最大矩形,最后选择最大的。

[Solution]

class Solution {
public:
// Definition for Grid
struct Grid{
int left, right, top, height;
int area;
Grid(int _left, int _right, int _top, int _height, int _area) : left(_left), right(_right), top(_top), height(_height), area(_area) {}
};

// maximal rectangle
int maximalRectangle(vector<vector<char> > &matrix) {
// Start typing your C/C++ solution below
// DO NOT write int main() function

// get number of rows
int m = matrix.size();
if(m == 0){
return 0;
}

// get number of columns
int n = matrix[0].size();

// init mark
vector<vector<Grid> > mark;
for(int i = 0; i < m; ++i){
vector<Grid> row;
for(int j = 0; j < n; ++j){
row.push_back(Grid(-1, -1, -1, 0, 0));
}
mark.push_back(row);
}

// set top
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
if(matrix[i][j] == '1'){
if(i > 0 && matrix[i-1][j] == '1'){
mark[i][j].top = mark[i-1][j].top;
mark[i][j].height = i - mark[i][j].top + 1;
}
else{
mark[i][j].top = i;
mark[i][j].height = 1;
}
}
}
}

// set left
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
if(matrix[i][j] == '1'){
mark[i][j].left = j;
while(mark[i][j].left >= 1 && mark[i][mark[i][j].left - 1].height >= mark[i][j].height){
mark[i][j].left = mark[i][mark[i][j].left - 1].left;
}
}
}
}

// set right
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = n-1; j >= 0; --j){
if(matrix[i][j] == '1'){
mark[i][j].right = j;
while(mark[i][j].right <= n-2 && mark[i][mark[i][j].right + 1].height >= mark[i][j].height){
mark[i][j].right = mark[i][mark[i][j].right + 1].right;
}
}
}
}

// set area
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
if(matrix[i][j] == '1'){
mark[i][j].area = (mark[i][j].right - mark[i][j].left + 1) * mark[i][j].height;
}
}
}

// get result
int res = 0;
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
res = max(res, mark[i][j].area);
}
}
return res;
}
};


 说明:版权所有,转载请注明出处。 Coder007的博客
内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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