找最大的矩形使得矩形内max-min不超过M

本文解决了一个算法问题,即在一个n×n的矩阵中寻找最大值与最小值之差不超过M的矩形。通过枚举矩形边界,并使用单调队列维护每列的最大最小值,有效地找到了符合条件的矩形。

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

题意:给你n×n的矩形,要你找一个最大的矩形,使得矩形内最大值与最小值之差不超过M。

题解:枚举矩形的上下边界,同时维护对于当前枚举的上下边界的每列最大最小值(用mi[j],mx[j]数组表示)。枚举矩形右边界,用一个单调递减队列维护mx[j]的最大值,用一个单调递增队列维护mi[j]的最小值,就可以知道可行的最左边界。(非常鬼畜,要手模拟队列+快读才不会t)

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
const int maxn = 505;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int a[maxn][maxn],mi[maxn],mx[maxn];
int qi[maxn],qx[maxn];

inline int read(){
    int x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){
        if(ch=='-')
            f=-1;
        ch=getchar();
    }
    while(ch>='0'&&ch<='9'){
        x=(x<<1)+(x<<3)+(ch^48);
        ch=getchar();
    }
    return x*f;
}

int main()
{
    int T;
    T = read();
    while(T--)
    {
        int n,m;
        n = read();
        m = read();
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            for(int j=1; j<=n; j++)
            {
                a[i][j] = read();
            }
        }
        int ans = 0;
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            for(int j=1; j<=n; j++)
            {
                mi[j] = mx[j] = a[i][j];
            }
            for(int j=i; j<=n; j++)
            {
                int top1,tail1,top2,tail2;
                top1 = top2 = 1;
                tail1 = tail2 = 0;
                for(int k=1,w=1; k<=n; k++)
                {
                    mi[k] = min(mi[k],a[j][k]);
                    mx[k] = max(mx[k],a[j][k]);
                    while(top1<=tail1 && mx[k] >= mx[qx[tail1]])
                        tail1--;
                    qx[++tail1] = k;
                    while(top2<=tail2 && mi[k] <= mi[qi[tail2]])
                        tail2--;
                    qi[++tail2] = k;
                    while(w<=k && mx[qx[top1]] - mi[qi[top2]] > m)
                    {
                        w++;
                        while(top1<=tail1 && qx[top1]<w)
                            top1++;
                        while(top2<=tail2 && qi[top2]<w)
                            top2++;
                    }
                    ans = max(ans,(j-i+1)*(k-w+1));
                }
            }
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
}
<think>好的,我现在需要帮用户在MATLAB中寻或绘制内接最大矩形的方法。用户提到了多边形,特别是可能规则的情况,所以最大的内接矩形算法是关键。首先,我得回忆一下相关的算法和MATLAB的实现方式。 首先,用户的问题可能涉及到计算几何的内容,尤其是多边形内接最大矩形的问题。根据引用[1]和[2],用户提到的是优化算法,尤其是在处理复杂多边形时效率的重要性。所以,我需要考虑如何在MATLAB中高效实现这个功能。 接下来,我需要确定用户的需求。用户可能有一个多边形,想要到其内部最大的内接矩形。这在GIS数据处理或图像处理中比较常见。根据引用[2],规则多边形的最大内接矩形可能需要快速近似的方法,因为精确解可能计算量大。 然后,我得思考现有的算法有哪些。例如,旋转卡尺法可能用于凸多边形,但对于凹多边形可能适用。对于规则多边形,可能需要采用同的策略,比如网格搜索、蒙特卡洛方法或者优化算法。另外,引用[1]中提到判断点是否在矩形内比判断多边形更快,所以可能算法需要尽量减少多边形边界的判断次数。 现在,如何在MATLAB中实现呢?MATLAB的优化工具箱可能有帮助,比如使用fmincon来进行约束优化。或者,可以先生成多边形的边界点,然后在这些点上进行搜索。过,这可能会比较耗时,尤其是对于复杂的多边形。 可能的步骤包括: 1. 确定多边形的顶点坐标。 2. 生成候选矩形的可能位置和大小。 3. 检查候选矩形是否完全位于多边形内部。 4. 到面积最大的那个。 但问题是如何高效生成候选矩形。对于凹多边形,最大内接矩形可能位于某个凹处,所以需要考虑多边形的所有可能区域。这里可能需要采用旋转法,比如尝试同角度的矩形,或者使用扩张法,从内部点开始扩展矩形。 另外,引用[2]提到的是快速近似求解方法,可能涉及将多边形分解为凸部分,或者在多边形内部采样点,然后在这些点上生成候选矩形。例如,使用MATLAB的inpolygon函数来检查点是否在多边形内,然后基于这些点扩展矩形。 可能的MATLAB实现思路: - 使用inpolygon函数生成多边形内部的网格点。 - 在这些点的基础上,尝试扩展矩形,直到触碰到多边形的边界。 - 记录所有可能的矩形面积,最大的那个。 但这样的方法可能在计算量上较大,尤其是对于高精度的网格。或者,可以采用优化方法,将矩形的位置、大小和角度作为变量,最大化面积,同时满足所有四个角点都在多边形内部的条件。这可能需要使用全局优化算法,但计算时间可能较长。 另一个思路是使用多边形的顶点信息。例如,最大内接矩形的边可能与多边形的某些边对齐,所以可以遍历多边形的边,尝试到与这些边平行的矩形。这可能减少搜索空间。 对于MATLAB代码,可能需要以下步骤: 1. 输入多边形的顶点坐标。 2. 对每个可能的旋转角度(比如0到180度,每隔一定角度步长),旋转多边形到该角度,然后在旋转后的坐标系中寻轴对齐的最大矩形。 3. 在旋转后的坐标系中,到多边形的最小和最大x、y值,从而确定可能的矩形范围。 4. 检查每个可能的矩形是否完全包含在多边形内,并记录最大面积。 5. 最终在所有角度中选择面积最大矩形。 这种方法可能需要较多的计算,特别是旋转和坐标变换部分。但MATLAB的矩阵运算和图像处理工具箱可能能加速这一过程。 另外,是否有现有的MATLAB函数或工具箱可以实现这个功能?可能需要查阅MATLAB的文档,比如Image Processing Toolbox中的regionprops函数,但regionprops通常用于二值图像中的区域属性,可能无法直接得到最大内接矩形过,可以尝试将多边形转换为二值图像,然后使用区域属性分析,但这可能会受限于图像的分辨率。 或者,参考计算机视觉中的方法,比如使用形态学操作来寻最大内接矩形,但这可能够精确。 综合来看,结合用户的需求和引用中的信息,可能的实现方法是基于旋转和轴对齐搜索的近似算法。下面我需要整理这些思路,形成一个逐步的解决方案,并提供示例代码。 同时,用户可能需要考虑性能优化,比如减少旋转角度的步长,或者使用更高效的搜索策略。此外,检查矩形是否在多边形内部的方法也需要高效,可能需要利用向量运算或者MATLAB内置函数。 最后,生成相关问题,比如如何优化算法效率,如何处理凹多边形,或者比较同方法的优缺点等。</think>在MATLAB中实现规则多边形最大内接矩形,可参考以下分步解决方案: ### 一、基础算法实现(旋转扫描法) 1. **多边形预处理** 使用`polyshape`对象存储多边形顶点数据: ```matlab polygon = polyshape([x1,x2,...,xn],[y1,y2,...,yn]); % 输入多边形顶点坐标 ``` 2. **角度离散化** 将旋转角度离散化为$0^\circ$至$180^\circ$的步进序列(精度与效率平衡): ```matlab angles = 0:1:180; % 1度步长(可根据需求调整) ``` 3. **核心旋转扫描逻辑** ```matlab max_area = 0; best_rect = []; for theta = angles % 旋转多边形坐标系 rotated_poly = rotate(polygon, theta); [x_rot, y_rot] = boundary(rotated_poly); % 计算轴对齐包围盒 x_min = min(x_rot); x_max = max(x_rot); y_min = min(y_rot); y_max = max(y_rot); % 当前角度下最大候选矩形 candidate_rect = [x_min, y_min, x_max-x_min, y_max-y_min]; % 验证矩形是否完全包含于原多边形 [rect_x, rect_y] = rect2points(candidate_rect); if all(isinterior(polygon, rect_x, rect_y)) current_area = candidate_rect(3)*candidate_rect(4); if current_area > max_area max_area = current_area; best_rect = candidate_rect; end end end ``` 4. **辅助函数`rect2points`** 将矩形参数转换为四个角点坐标: ```matlab function [x,y] = rect2points(rect) x = rect(1) + [0, rect(3), rect(3), 0]; y = rect(2) + [0, 0, rect(4), rect(4)]; end ``` ### 二、优化方向 1. **蒙特卡洛采样加速** 在关键角度区域增加采样密度: ```matlab angles = unique([0:5:180, local_max_angles]); % 局部细化已知极值区域 ``` 2. **并行计算优化** 使用`parfor`加速角度循环: ```matlab parfor theta = angles % 同上逻辑 end ``` 3. **碰撞检测优化** 使用`intersect`函数快速判断矩形与多边形边界的关系: ```matlab rect_poly = polyshape(rect_x, rect_y); if area(intersect(rect_poly, polygon)) == area(rect_poly) % 完全包含 end ``` ### 三、完整示例代码 ```matlab % 生成测试多边形(凹多边形示例) x = [0 2 3 2 1 0]; y = [0 0 2 3 2 0]; polygon = polyshape(x,y); % 初始化参数 angles = 0:1:180; max_area = 0; best_rect = []; % 主循环 for theta = angles rotated_poly = rotate(polygon, theta); [x_rot, y_rot] = boundary(rotated_poly); if isempty(x_rot), continue; end x_min = min(x_rot); x_max = max(x_rot); y_min = min(y_rot); y_max = max(y_rot); candidate_rect = [x_min, y_min, x_max-x_min, y_max-y_min]; [rect_x, rect_y] = rect2points(candidate_rect); rect_poly = polyshape(rect_x, rect_y); if area(intersect(rect_poly, rotated_poly)) == area(rect_poly) current_area = candidate_rect(3)*candidate_rect(4); if current_area > max_area max_area = current_area; best_rot_rect = candidate_rect; best_theta = theta; end end end % 逆旋转得到最终矩形 final_rect = rotate(polyshape(rect2points(best_rot_rect)), -best_theta); % 可视化 plot(polygon); hold on; plot(final_rect, 'FaceColor', 'r', 'FaceAlpha', 0.3); ``` ### 四、算法特性分析 1. **时间复杂度**:$O(n \cdot k)$,其中$n$为多边形边数,$k$为角度采样数 2. **精度控制**:角度步长越小精度越高,但计算时间呈线性增长 3. **适用性**:支持任意简单多边形(包括凹多边形),但保证全局最优解[^2]
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