Maximal Rectangle O(mn) 解法 非 histogram# JobHunting - 待字闺中
b*h
1 楼
看讨论里 O(mn) 的解法都转化成了 histogram 下的最大矩形面积
其实如果读过《浅谈用极大化思想解决最大子矩形问题》这篇文章 里面介绍了一种悬
线法的 DP 时间复杂度是 O(mn) 的 原文图文讲解很好 实现起来也比 histogram 那个
容易一些
class Solution {
public:
int maximalRectangle(vector > &matrix) {
if (matrix.empty()) {
return 0;
}
int n = matrix[0].size();
vector H(n);
vector L(n);
vector R(n, n);
int ret = 0;
for (int i = 0; i < matrix.size(); ++i) {
int left = 0, right = n;
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (matrix[i][j] == '1') {
++H[j];
L[j] = max(L[j], left);
}
else {
left = j+1;
H[j] = 0; L[j] = 0; R[j] = n;
}
}
for (int j = n-1; j >= 0; --j) {
if (matrix[i][j] == '1') {
R[j] = min(R[j], right);
ret = max(ret, H[j]*(R[j]-L[j]));
}
else {
right = j;
}
}
}
return ret;
}
};
其实如果读过《浅谈用极大化思想解决最大子矩形问题》这篇文章 里面介绍了一种悬
线法的 DP 时间复杂度是 O(mn) 的 原文图文讲解很好 实现起来也比 histogram 那个
容易一些
class Solution {
public:
int maximalRectangle(vector
if (matrix.empty()) {
return 0;
}
int n = matrix[0].size();
vector
vector
vector
int ret = 0;
for (int i = 0; i < matrix.size(); ++i) {
int left = 0, right = n;
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (matrix[i][j] == '1') {
++H[j];
L[j] = max(L[j], left);
}
else {
left = j+1;
H[j] = 0; L[j] = 0; R[j] = n;
}
}
for (int j = n-1; j >= 0; --j) {
if (matrix[i][j] == '1') {
R[j] = min(R[j], right);
ret = max(ret, H[j]*(R[j]-L[j]));
}
else {
right = j;
}
}
}
return ret;
}
};
