Maximal Rectangle

本文介绍了一种高效计算矩阵中最大矩形面积的方法,通过将矩阵转换为包含矩形信息的数组,并利用栈数据结构优化计算过程,实现时间复杂度O(N),空间复杂度O(1)。

思路:

方法一:时间复杂度O(N^2),空间复杂度O(1)。
依据上一题 Largest Rectangle in Histogram 的思路,可以将给定的matrix转化为包含矩形信息的数组。

例如:
将matrix =

0 1 1 0 1
1 1 0 1 0
0 0 1 1 0
1 1 1 1 0
0 0 0 0 0

转化为:

0 1 1 0 1 
1 2 0 1 0 
0 0 1 2 0 
1 1 2 3 0 
0 0 0 0 0 

然后对每一行计算一次最大矩形面积,选最大的。

class Solution {
private:
    int calculate_area(vector<int>& line) {
        stack<int> s;
        line.push_back(0);
        int ans = 0;
        for(int i = 0; i < line.size();) {
            if(s.empty() || line[i] > line[s.top()]) {
                s.push(i);
                ++i;
            }else {
                int tmp = s.top();
                s.pop();
                ans = max(ans, line[tmp] * (s.empty() ? i : i - s.top() - 1));
            }
        }
        return ans;
    }
public:
    int maximalRectangle(vector<vector<char>>& matrix) {
        if(matrix.empty()) return 0;
        //convert problem
        int m = matrix.size();//m rows
        int n = matrix[0].size();//n cols
        vector<vector<int>> line = vector<vector<int>>(m, vector<int>(n, 0));
        for(int i = 0; i < m; ++i) {
            for(int j = 0; j < n; ++j) {
                if(i == 0) {
                    line[i][j] = ((matrix[i][j] == '1') ? 1 : 0);
                }else {
                    line[i][j] = (matrix[i][j] == '1' ? (line[i - 1][j] + 1) : 0);
                }
            }
        }
        //calculate every row
        int max_area = 0;
        for(int i = 0; i < m; ++i) {
            max_area = max(max_area, calculate_area(line[i]));
        }
        return max_area;
    }
};

方法二:时间复杂度O(N),空间复杂度O(1)。

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内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-GRU的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与门控循环单元(GRU)相结合,实现对非线性、非平稳气象时间序列的高效建模与精准预测。CEEMDAN用于将原始气象数据(如温度、风速等)自适应分解为多个本征模态函数(IMFs),有效提取多尺度特征并降低噪声干扰;随后,每个IMF分量分别输入独立的GRU网络进行时序建模,最后将各分量预测结果重构为最终输出。该方法显著提升了预测精度、鲁棒性与泛化能力,同时兼顾计算效率和模型可解释性,适用于复杂气象环境下的智能预测任务。文中还概述了模型架构、关键技术挑战及解决方案,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。; 适合人群:具备一定信号处理或机器学习基础,从事气象预测、时间序列分析、人工智能应用研究的科研人员与工程师,尤其是关注数据驱动型预测模型开发的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于中短期天气要素(如气温、降水、风速)的高精度预测;②解决传统气象模型在非线性、非平稳数据建模中的局限性;③探索CEEMDAN与深度学习融合在多尺度时间序列预测中的实际效能;④为防灾减灾、智慧气象、能源调度等领域提供可靠预测技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于方法原理与系统架构设计,建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解过程与GRU建模细节,并可通过调整超参数、优化融合策略进一步提升模型性能。
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