力扣:84. 柱状图中最大的矩形
给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。
求在该柱状图中,能够勾勒出来的矩形的最大面积。
题意很简单,翻译一下就是:求该图中最大矩形的面积。
那么,这道题的思路就是遍历。不过如何高效遍历是一个学问。
这道题我带来单调栈
的解法。
单调栈就是在栈中维护一个单调规律的序列。
这道题,我们可以维护一个单调递增的序列。
遇到该元素比栈顶元素小的情况,就把栈顶元素出栈,直到栈顶元素小于该元素,或该栈为空为止。
为什么要维护一个单调递增的序列呢?
由于序列是递增的所以,最大矩形会非长容易算出最大矩形的面积。
以该矩形为例
以2为高的最大矩形是 2 * 4 = 4;
以3为高的最大矩形是3 * 3 = 9;
以4为高的最大矩形是4 * 2 = 8;
以5为高的最大矩形是5 * 1 = 1;
那么有人要问了,有聪明的小脑管们要问了,哎呀。
实际上某些矩形中间还有矩形,并不是真正的递序列,会不会产生影响捏?
如果原图为这样,那么出栈之后维护的递增图与上图对应。由于中间的4大于3也大于2,所以,中间的矩形应该是最大的,可以把4当成3即可。 我们可以以出栈为契机,计算矩形的面积
以该图我进行解题语言描述:
1: 栈中为空栈,将矩形0入栈。 此时栈中矩形为:0
2: 矩形1的高为4,大于栈顶元素2,将矩形1入栈,此时栈中矩形为 0 ,1
3:矩形2的高为3,3小于栈顶元素的高4,所以将栈顶矩形1出栈,同时计算矩形1高的最大
矩形,为 4 * 1 = 4;同时将3入栈,此时栈中矩形为: 0, 2
4:因为矩形3的高大于栈顶矩形2的高,所以将矩形3入栈,此时栈中矩形为: 0, 2,3
5:因为矩形4的高大于栈顶矩形3的高,所以将矩形4入栈,此时栈中矩形为: 0, 2,3,4
6.此时所有的元素已经入栈完毕,且栈中元素为地址矩形,依次出栈计算所有值即可,最重要的出栈,即出栈到3的时候,不能直接拿4矩形序号减去2徐行序号 + 1,因为2号矩形前面可能还有徐行,应该捡到0矩形之后,2矩形之前。
JAVA代码的实现
class Solution {
public int largestRectangleArea(int[] heights) {
int maxS = 0;
Stack<Integer> st = new Stack<>();
//添加矩形入栈
for(int i = 0; i < heights.length; i++){
if(st.empty() || heights[i] >= heights[st.peek()]){
st.push(i);
}else{
while(!st.empty() && heights[st.peek()] > heights[i]){
int tempH2 = heights[st.pop()];
if(st.empty()){
maxS = Math.max(tempH2 * i,maxS);
break;
}else {
}
maxS = Math.max(maxS, (i - st.peek() - 1) * tempH2);
}
st.push(i);
}
}
//添加完毕,依次出栈
if(!st.empty()){
int tempH = heights[st.peek()];
int tempI = st.pop();
if (st.empty()){
maxS = Math.max(maxS, tempH);
return maxS;
}else {
maxS = Math.max(maxS, tempH * (tempI - st.peek()));
}
while(!st.empty()){
int tempH2 = heights[st.pop()];
if(st.empty()){
maxS = Math.max(tempH2 * (tempI + 1),maxS);
break;
}
maxS = Math.max(maxS, (tempI - st.peek()) * tempH2);
}
}
return maxS;
}
}
同时该题也有一种取巧的做法,在守卫补两个高度为0的矩形,不影响结果的情况下,可以将流程统计, 即压入最右面的0的时候吧所有的矩形都出栈,所有矩形将出栈完毕,即计算完毕。
JAVA代码实现
public int largestRectangleArea(int[] heights) {
int res =0 ;
int n = heights.length;
int[] arr = new int[n+2];
//复制数组,首位加0
System.arraycopy(heights,0,arr,1,n);
Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();
int nOfArr = arr.length;
arr[0] = arr[nOfArr-1] = 0;
//依次比较入栈
for (int i = 0; i < nOfArr; i++) {
int h = arr[i];
while (!stack.isEmpty() && h < arr[stack.peek()]){
int tmph = arr[stack.pop()];
res = Math.max(res,tmph * (i - stack.peek() - 1));
}
stack.push(i);
}
return res;
}