LeetCode -- 保持城市天际线

数组中等 LeetCode807. 保持城市天际线 807. 保持城市天际线 描述 给你一座由 n x n 个街区组成的城市,每个街区都包含一座立方体建筑。给你一个下标从 0 开始的 n x n 整数矩阵 grid ,其中 grid[r][c] 表示坐落于 r 行 c 列的建筑物的 高度 。 城市的 天际线 是从远处观察城市时,所有建筑物形成的外部轮廓。从东、南、西、北四个主要方向观测到的 天际线 可能不同。 我们被允许为 任意数量的建筑物 的高度增加 任意增量(不同建筑物的增量可能不同) 。 高度为 0 的建筑物的高度也可以增加。然而,增加的建筑物高度 不 阅读详情

在二维数组grid中,grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量(不同建筑物的数量可能不同)的建筑物的高度。 高度 0 也被认为是建筑物。

最后,从新数组的所有四个方向(即顶部,底部,左侧和右侧)观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时,由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。

建筑物高度可以增加的最大总和是多少?

例子:

输入: grid = [[3,0,8,4],[2,4,5,7],[9,2,6,3],[0,3,1,0]]
输出: 35

解释:
The grid is:

[ [3, 0, 8, 4],
[2, 4, 5, 7],
[9, 2, 6, 3],
[0, 3, 1, 0] ]

从数组竖直方向(即顶部,底部)看“天际线”是:[9, 4, 8, 7]
从水平水平方向(即左侧,右侧)看“天际线”是:[8, 7, 9, 3]

在不影响天际线的情况下对建筑物进行增高后,新数组如下:

gridNew = [ [8, 4, 8, 7],
[7, 4, 7, 7],
[9, 4, 8, 7],
[3, 3, 3, 3] ]

说明:

1 < grid.length = grid[0].length <= 50。
grid[i][j] 的高度范围是: [0, 100]。
一座建筑物占据一个grid[i][j]:换言之,它们是 1 x 1 x grid[i][j] 的长方体。

public class maxIncreaseKeepingSkyline {

    @Test
    public void maxIncreaseKeepingSkylineTest() {
        int[][] gird = new int[][]
                {
                        {3, 0, 8, 4},
                        {2, 4, 5, 7},
                        {9, 2, 6, 3},
                        {0, 3, 1, 0}
                };
        Assert.assertEquals(35, maxIncreaseKeepingSkyline(gird));
    }

    @Test
    public void getSkyLineTransversalTest() {
        int[][] gird = new int[][]
                {
                        {3, 0, 8, 4},
                        {2, 4, 5, 7},
                        {9, 2, 6, 3},
                        {0, 3, 1, 0}
                };
        Assert.assertArrayEquals(new int[] {9, 4, 8, 7}, getSkyLineTransversal(gird));
    }

    @Test
    public void getSkyLineVerticalTest() {
        int[][] gird = new int[][]
                {
                        {3, 0, 8, 4},
                        {2, 4, 5, 7},
                        {9, 2, 6, 3},
                        {0, 3, 1, 0}
                };
        Assert.assertArrayEquals(new int[] {8, 7, 9, 3}, getSkyLineVertical(gird));
    }


    public int maxIncreaseKeepingSkyline(int[][] grid) {
        int[] skyLineT = getSkyLineTransversal(grid);
        int[] skyLineV = getSkyLineVertical(grid);
        int tLength = grid.length;
        int vLength = grid[0].length;
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < tLength; i++) {
            for (int j = 0; j < vLength; j++) {
                sum += (getMin(skyLineT[j], skyLineV[i]) - grid[i][j]);
            }
        }
        return sum;
    }

    private int getMin(int i, int i1) {
        return i < i1 ? i : i1;
    }

    public int[] getSkyLineTransversal(int[][] grid) {
        int[] skyLineTransversal = new int[grid.length];
        int bound = grid.length;
         for (int i = 0; i < bound; i++) {
            int boundT = grid[0].length;
            int temp[] = new int[boundT];
            for (int j = 0; j < boundT; j++) {
                temp[j]= grid[j][i];
            }
             skyLineTransversal[i] = Arrays.stream(temp).max().getAsInt();
        }

        return skyLineTransversal;
    }

    public int[] getSkyLineVertical(int[][] grid) {
        int[] skyLineVertical = new int[grid[0].length];
        int bound = grid.length;
        for (int i = 0; i < bound; i++) {
            skyLineVertical[i] = Arrays.stream(grid[i]).max().getAsInt();
        }

        return skyLineVertical;
    }
}
分治法求解天际线问题的C++程序 给定n座建筑物B[1,2,...,n],每个建筑物B[i]表示为一个矩形,用三元组B[i]=(ai,bi,hi)表示,其中ai表示建筑左下顶点,bi表示建筑的右下顶点,hi表示建筑的高,请设计一个O(nlogn)的算法求出这n座建筑物的天际轮廓。例如,左下图所示中8座建筑的表示分别为(1,5,11),(2,7,6),(3,9,13),(12,16,7),(14,25,3),(19,22,18),(23,29,13)和(24,28,4),其中天际轮廓如右下图所示可用9个高度的变化(1,11),(3,13),(9,0),(12,7),(16,3),(19,18),(22,3),(23,13)和(29,0)表示。另举一个例子,假定只有一个建筑物(1,5,11),其天际轮廓输出为2个高度的变化(1,11),(5,0)。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Leetcode—807. 保持城市天际线【中等】

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[LeetCode]807.保持城市天际线

[LeetCode]807.保持城市天际线题目示例方法贪心 题目 在二维数组grid中,**grid[i][j]**代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量(不同建筑物的数量可能不同)的建筑物的高度。 高度 0 也被认为是建筑物。 最后,从新数组的所有四个方向(即顶部,底部,左侧和右侧)观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时,由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。 建筑物高度可以增加的最大总和是多少? 示例 示例一 输入: grid = [[3,

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​力扣解法汇总807- 保持城市天际线

原题链接:力扣 描述: 给你一座由 n x n 个街区组成的城市,每个街区都包含一座立方体建筑。给你一个下标从 0 开始的 n x n 整数矩阵 grid ,其中 grid[r][c] 表示坐落于 r 行 c 列的建筑物的 高度 。 城市的 天际线 是从远处观察城市时,所有建筑物形成的外部轮廓。从东、南、西、北四个主要方向观测到的 天际线 可能不同。 我们被允许为 任意数量的建筑物 的高度增加 任意增量(不同建筑物的增量可能不同) 。 高度为 0 的建筑物的高度也可以增加。然而,增加的建筑物高度

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力扣——保持城市天际线

在二维数组grid中,grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量(不同建筑物的数量可能不同)的建筑物的高度。 高度 0 也被认为是建筑物。 最后,从新数组的所有四个方向(即顶部,底部,左侧和右侧)观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时,由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。 建筑物高度可以增加的最大总和是多少? 例...

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LEETCODE | PYTHON | 807 | 保持城市天际线

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Leetcode 保持城市天际线

在二维数组grid中,grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量(不同建筑物的数量可能不同)的建筑物的高度。 高度 0 也被认为是建筑物。 最后,从新数组的所有四个方向(即顶部,底部,左侧和右侧)观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时,由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。 建筑物高度可以增加的最大总和是多少? 例...

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袁小黑
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