Leetcode 84.柱状图中最大的矩形

1.题目描述

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。

输入：heights = [2,1,5,6,2,3]
输出：10
解释：最大的矩形为图中红色区域，面积为 10

输入： heights = [2,4]
输出： 4

提示：

• 1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
• 0 <= nums1[i], nums2[i] <= 104
• nums1和nums2中所有整数 互不相同
• nums1 中的所有整数同样出现在 nums2 中

2.思路分析

求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。

2.1 动态规划

对于下标i而言,能勾勒出的最大面积是什么?

以i为中心, 向左寻找第一个小于height[i]的位置leftMin, 向右寻找第一个小于height[i]的rightMin, 即最大面积=height[i] *(rightMin - leftMin - 1)

举个栗子:heights = [2,1,5,6,2,3],对于下标5(元素2)而言:

• 定义两个长度为n的数组leftMin和rightMin

  • leftMin[i]:左边第一个小于下标i的柱子的下标
  • rightMin[i]:右边第一个小于下标i柱子的下标

• leftMin[0] = -1 rightMin[n-1] = n

• 正向遍历数组 height 得到数组 leftMin 的每个索引值(第一小于当前柱子高度的索引值)，反向遍历数组 height 得到数组rightMin (第一小于当前柱子高度的索引值)

• 遍历结束之后,下标i处能勾勒出的最大面积:= heights[i] * (righMin[i] -leftMin[i] - 1)

2.2 单调栈

Leetcode 42.接雨水是找每个柱子左右两边第一个大于该柱子高度的柱子，而本题是找每个柱子左右两边第一个小于该柱子的柱子。

Q1:单调栈内的元素顺序?

维护一个单调栈, 单调栈存储的元素的下标, 栈顶->栈底:递增(小->大)

一旦发现添加的柱子高度小于栈顶元素,此时就会出现凸起, 栈顶元素就是凸起顶部的柱子, 栈顶的第二个元素就是凸起左边的柱子, 当前元素就是凸起右边的柱子。

Q2:遇到相同柱子如何处理?

遇到相同的元素，更新栈内下标，就是将栈里元素(旧下标)弹出，将新元素(新下标)加入栈中。

单调栈的处理逻辑:

• 情况1:当前遍历元素高度 > 栈顶元素的高度, 当前元素入栈(保持 大>小 单调的性质 )

• 情况2: 当前遍历元素高度 == 栈顶元素高度, 更新栈顶元素(遇到相同柱子,使用右边柱子计算高度)

• 情况3: 当前遍历元素高度 < 栈顶元素, 此时出现凸起, 弹出栈顶元素(凸起顶部柱子, 记为mid), 此时

  栈顶元素(stack.top())(凸起左边的柱子, height[st.top()]), 当前元素记为凸起右边的柱子(height[i])

  • 矩形高度: w = heights[i]
  • 矩形宽度: l = i - stack.top() -1
  • 矩形的面积:l * w

3.代码实现

3.1 动态规划

class Solution:
    def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
        # 动态规划
        if not heights:
            return 0
        n = len(heights)
        # 两个数组存储的下标
        leftMin = [0] * n
        rightMin = [0] * n
        result = 0

        leftMin[0], rightMin[n-1] = -1, n

        # 正向遍历数组
        for i in range(1, n):
            temp = i - 1
            while temp >= 0 and heights[temp] >= heights[i]:
                # 寻找次级柱子
                temp = leftMin[temp]
            # 寻找到左侧第一个小于当前柱子高度的下标
            leftMin[i] = temp
        # 反向遍历数组
        for i in range(n - 2, -1, -1):
            temp = i + 1
            while temp < n and heights[temp] >= heights[i]:
                # 寻找次级柱子
                temp = rightMin[temp]
            rightMin[i] = temp
        for i in range(n):
            area = heights[i] * (rightMin[i] - leftMin[i] - 1)
            result = max(area, result)
        return result
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31
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复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)。
• 空间复杂度：O(n)。

3.2 单调栈

# 方式1
class Solution:
    def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
        heights.insert(0, 0)
        heights.append(0)
        stack = [0]
        result = 0
        for i in range(1, len(heights)):
            # 情况一
            if heights[i] > heights[stack[-1]]:
                stack.append(i)
            # 情况二
            elif heights[i] == heights[stack[-1]]:
                stack.pop()
                stack.append(i)
            # 情况三
            else:
                # 抛出所有较高的柱子
                while stack and heights[i] < heights[stack[-1]]:
                    # 栈顶就是中间的柱子，主心骨
                    mid_index = stack[-1]
                    stack.pop()
                    if stack:
                        left_index = stack[-1]
                        right_index = i
                        width = right_index - left_index - 1
                        height = heights[mid_index]
                        result = max(result, width * height)
                stack.append(i)
        return result
# 方式2
class Solution:
    def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
        heights.insert(0, 0)
        heights.append(0)
        stack = [0]
        result = 0
        for i in range(1, len(heights)):
            while stack and heights[i] < heights[stack[-1]]:
                mid_height = heights[stack[-1]]
                stack.pop()
                if stack:
                    # area = width * height
                    area = (i - stack[-1] - 1) * mid_height
                    result = max(area, result)
            stack.append(i)
        return result
# 方式3:
class Solution:
    def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
        if not heights:
            return 0
        heights.insert(0, 0)
        heights.append(0)
        stack = []
        result = 0

        for i in range(len(heights)):
            while stack and heights[i] <= heights[stack[-1]]:
                height = heights[stack.pop()]
                if stack:
                    w = i - stack[-1] - 1
                    result = max(result, height * w)
            stack.append(i)
        return result
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65

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)。
• 空间复杂度：O(n)。