hdu 1506 Largest Rectangle in a Histogram

矩形面积最大值算法
本文介绍了一种求解连续矩形中最大面积的高效算法。通过计算每个矩形左侧和右侧比其高的矩形数量,利用递推思想确定最大面积。文章提供了详细的算法思路及C++实现代码。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1506

left[i],right[i]为第i个矩形左右两侧可连通的矩形个数

因为,若连通那么i一定是领近比他高的矩形,那么left,right就可代表矩形i左右两侧比他高且连通的矩形块;
所以对于第i个矩形块,若第i-1个矩形块比他低,那么第i个矩形块的left[i+1]=0,
但是,当第i-1个矩形块高度小于第i个,那么就不能直接得到第i个矩形块的left,right的值,
e.g. 3 3 1 3 3 1
left 0 1 2 0 1 5
这时就需要借助第i-1个矩形块的left值来搜索比第i个矩形块更大的,因为我们已经知道了第i-1个矩形块的left值代表了比第i个矩形块更大的矩形块区域;
那么就可以来比对height[i-left[i-1]-2]与height[i]的值来判断打断上一个连通区域的矩形块与第i+1个矩形块的大小关系,然后递推;

right 数组同理.

注意用long long。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef long long LL;
LL max(LL a,LL b)
{
    return a>b?a:b;
}
int main()
{
    int n,h[100005];
    while(scanf("%d",&n)&&n)
    {
        for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&h[i]);
        int left[100005],right[100005];
        memset(left,0,sizeof(left));
        memset(right,0,sizeof(right));
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            if(h[i]>h[i-1]) left[i]=0;
            else  left[i]=left[i-1]+1;
            for(int j=i-1;j>-1;)
            {
                int now=j-left[j]-1;
                if(now<0) break;
                if(h[i]<=h[now]) left[i]+=left[now]+1,j=now;
                else{
                    left[i]+=left[now+1];break;
                }
            }
        }
        for(int i=n-2;i>-1;i--)
        {
            if(h[i]>h[i+1]) right[i]=0;
            else right[i]=right[i+1]+1;
            for(int j=i+1;j<n;)
            {
                int now=j+right[j]+1;
                if(now>=n) break;
                if(h[i]<=h[now]) right[i]+=right[now]+1,j=now;
                else{
                    right[i]+=right[now-1];break;
                }
            }
        }
        /*
        printf("  ");for(int i=0;i<n;i++)  printf("%d ",left[i]);printf("\n");
        printf("  ");for(int i=0;i<n;i++)  printf("%d ",right[i]);printf("\n");
        /*/
        LL maxx=0,now;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            now=((LL)left[i]+right[i]+1)*h[i];
            maxx=max(maxx,now);
        }
        printf("%lld\n",maxx);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
HDU 2034 是一道经典的 A-B Problem 题目,通常涉及简单的数学运算或者字符串处理逻辑。以下是对此类问题的分析以及可能的解决方法。 ### HDU 2034 的题目概述 该题目要求计算两个数之间的差值 \(A - B\) 并输出结果。需要注意的是,输入数据可能存在多种情况,因此程序需要能够适应不同的边界条件和特殊情况[^1]。 #### 输入描述 - 多组测试数据。 - 每组测试数据包含两行,分别表示整数 \(A\) 和 \(B\)。 #### 输出描述 对于每组测试数据,输出一行表示 \(A - B\) 的结果。 --- ### 解决方案 此类问题的核心在于正确读取多组输入并执行减法操作。以下是实现此功能的一种常见方式: ```python while True: try: a = int(input()) b = int(input()) print(a - b) except EOFError: break ``` 上述代码片段通过循环不断接收输入直到遇到文件结束符 (EOF),适用于批量处理多组测试数据的情况。 --- ### 特殊考虑事项 尽管基本思路简单明了,在实际编码过程中仍需注意以下几点: 1. **大数值支持**:如果题目中的 \(A\) 或 \(B\) 可能非常大,则应选用可以容纳高精度的数据类型来存储这些变量。 2. **负数处理**:当 \(B>A\) 导致结果为负时,确保程序不会因符号错误而失效。 3. **异常捕获**:为了防止运行期间由于非法字符或其他意外状况引发崩溃,建议加入必要的错误检测机制。 --- ### 示例解释 假设给定如下样例输入: ``` 5 3 7 2 ``` 按照以上算法流程依次完成各步操作后得到的结果应当分别为 `2` 和 `5`。 ---
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