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果不其然,超时是暴力解法的宿命…
双层for循环真的很好懂,每次解题都感觉我应该是一个单细胞生物…
class Solution {
public int largestRectangleArea(int[] heights) {
int max = 0;
for(int i = 0; i < heights.length; i++){
int commonHeight = heights[i];
max = Math.max(max, commonHeight);
for(int j = i + 1; j < heights.length; j++){
commonHeight = Math.min(commonHeight, heights[j]);
max = Math.max(max, commonHeight * (j - i + 1));
}
}
return max;
}
}
单调栈
思路:
初始化:定义一个栈 stack
用来存储柱子的索引,一个变量 max
用来记录遍历过程中计算出的最大矩形面积。
遍历数组:通过一个 for
循环遍历每个柱子的高度 heights[i]
。
维护栈的单调递减:在处理每个柱子时,如果栈不为空且当前柱子的高度小于栈顶柱子的高度,这意味着我们可以计算栈顶柱子能构成的矩形面积了。因为只有更矮的柱子才能限制栈顶柱子的宽度。计算方法是:
h
。w
:如果栈为空,说明栈顶柱子的左边没有柱子了,宽度就是当前索引 i
;否则,宽度是当前索引 i
减去栈顶索引减去 1(因为栈顶索引包含在内)。max
为当前计算的矩形面积和已有最大值中的较大者。处理当前柱子:将当前柱子的索引 i
压入栈中。
处理剩余柱子:在数组遍历完成后,栈中可能还有一些柱子没有处理。这些柱子可以看作是到达了数组的末尾,因此它们的宽度是数组的长度减去栈顶索引再减去 1。
这个算法的关键在于利用栈来维护一个单调递减的序列,这样可以在遍历数组的过程中找到每个柱子的最大矩形面积。算法的时间复杂度是 O(n),其中 n 是数组 heights
的长度。
class Solution {
public int largestRectangleArea(int[] heights) {
Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
int max = 0;
for(int i = 0; i < heights.length; i++){
while(!stack.isEmpty() && heights[stack.peek()] > heights[i]){
int h = heights[stack.pop()];
int w = stack.isEmpty() ? i : i - stack.peek() - 1;
max = Math.max(max, h * w);
}
stack.push(i);
}
while(!stack.isEmpty()){
int h = heights[stack.pop()];
int w = stack.isEmpty() ? heights.length : heights.length - stack.peek() - 1;
max = Math.max(max, h * w);
}
return max;
}
}