LintCode 600: Smallest Rectangle Enclosing Black Pixels

  1. Smallest Rectangle Enclosing Black Pixels

An image is represented by a binary matrix with 0 as a white pixel and 1 as a black pixel. The black pixels are connected, i.e., there is only one black region. Pixels are connected horizontally and vertically. Given the location (x, y) of one of the black pixels, return the area of the smallest (axis-aligned) rectangle that encloses all black pixels.

Example
Example 1:

Input:[“0010”,“0110”,“0100”],x=0,y=2
Output:6
Explanation:
The upper left coordinate of the matrix is (0,1), and the lower right coordinate is (2,2).
Example 2:

Input:[“1110”,“1100”,“0000”,“0000”], x = 0, y = 1
Output:6
Explanation:
The upper left coordinate of the matrix is (0, 0), and the lower right coordinate is (1,2).

解法1:
准备两个image的备份,image2和image3。
image2是将image逐行累加到最下面一行:只要某行的某单元上面的单元为1,该单元即为1,否则不变。
image3是将image逐行累加到最下面一行:只要某行的某单元上面的单元为1,该单元即为1,否则不变。
然后找image2最后一行和image3最后一列即可。

注意:

  1. 不能只用一个备份(即只用一个image2)。否则image2行累加完成后会对接下来的image2列累加有干扰。
    比如说
    [0010]
    [0110]
    [0100]
    行累加完后是
    [0010]
    [0110]
    [0110]
    此时若直接在上面基础上列累加,则会有
    [0011]
    [0111]
    [0111]
    出错。

代码如下:

class Solution {
public:
    /**
     * @param image: a binary matrix with '0' and '1'
     * @param x: the location of one of the black pixels
     * @param y: the location of one of the black pixels
     * @return: an integer
     */
    int minArea(vector<vector<char>> &image, int x, int y) {
        int m = image.size();
        if (m == 0) return 0;
        int n = image[0].size();
        vector<vector<char>> image2 = image, image3 = image;

        for (int i = 1; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if (image2[i - 1][j] == '1') image2[i][j] = '1';
            }
        }

        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            for (int j = 1; j < n; ++j) {
                if (image3[i][j - 1] == '1') image3[i][j] = '1';
            }
        }

        int widthX = 0, widthY = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (image2[m - 1][i] == '1') widthX++;
        }

        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            if (image3[i][n - 1] == '1') widthY++;
        }

        return widthX * widthY;
    }
};
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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