Leetcode 85. 最大矩形

该博客介绍了如何使用动态规划和单调栈解决找到二进制矩阵中只包含1的最大矩形的问题。通过分析给定的C++代码,可以看到算法首先初始化矩阵的高度,然后逐行计算并利用单调栈找到每行中可以形成的最大面积。最终,返回所有矩形中的最大面积。

题目描述
给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵,找出只包含 1 的最大矩形,并返回其面积。
在这里插入图片描述
C++

class Solution {
public:
/*
动态规划
对每一行利用单调栈的思路+84. 柱状图中最大的矩形,求解,
height[i][j]表示第i行中以第j列的柱子高度为高可以形成的最大面积
*/
    int maximalRectangle(vector<vector<char>>& matrix) {
        int row=matrix.size();
        if( !row) return 0;
        int col=matrix[0].size();
        
        vector<vector<int>> height(row+1,vector<int>(col+1));
        int res=0;
        //初始化,第一行的柱子高度
          for(int i=0;i<col;i++){
            if(matrix[0][i]=='1'){
                height[0][i]=1;
            }      
        }
        //填表 ,每一行的柱子高度表
       for(int i=1;i<row;i++)
           for(int j=0;j<col;j++){
               if(matrix[i][j]=='1')  height[i][j]=1+height[i-1][j];
           }
        //对每一行开始用单调栈求柱子的最大面积
        for(int i=0;i<row;i++){
            stack<int> sta;
            vector<int> temp=height[i];
            temp.insert(temp.begin(), 0);
            temp.push_back(0);
            for(int j=0;j<temp.size();j++)
            {
                
                while(!sta.empty() &&temp[sta.top()]>temp[j]){
                    int cur=sta.top();
                    sta.pop();
                    int top=sta.top();
                    res=max(res,temp[cur]*(j-top-1));
                }
                sta.push(j);
            }
        }

            return res;
         }
};

和这道题相关:84. 柱状图中最大的矩形

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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