【代码随想录】【算法训练营】【第55天】 [42]接雨水 [84]柱状图中最大的矩形

前言

思路及算法思维,指路 代码随想录。
题目来自 LeetCode。

day 55,又是一个周一,不能再坚持~

题目详情

[42] 接雨水

题目描述

42 接雨水
42 接雨水

解题思路

前提:雨水形成的情况是凹的, 需要前中后3个元素,计算该元素左右两侧的第一个大于该高度的高度
思路:单调递增栈
重点:单调栈的思维

代码实现

C语言
单调递增栈

单调递增栈: 【横向计算形成凹行柱体的雨水】
雨水形成的情况是凹的, 需要当前新的栈顶元素, 计算的是旧的栈顶元素形成的雨水

// 单调递增栈: 雨水形成的情况是凹的, 需要当前新的栈顶元素, 计算的是旧的栈顶元素形成的雨水int minFun(int p1, int p2)
{return p1 < p2 ? p1 : p2;
}int trap(int* height, int heightSize) {int stack[heightSize];int top = 0;// 遍历计算每个柱子接到的雨水之和int sum = 0;for (int i = 0; i < heightSize; i++) {// 单调递增栈// 当前元素比栈顶元素大,不满足单调递增栈的要求while (top > 0 && height[i] > height[stack[top - 1]]) {//  弹出当前栈顶元素int midIndex = stack[top - 1];top--;// 雨水形成的情况是凹的, 需要当前新的栈顶元素, 计算的是旧的栈顶元素形成的雨水if (top > 0) {int leftIndex = stack[top - 1];sum += (minFun(height[leftIndex], height[i]) - height[midIndex]) * (i - leftIndex - 1);}}stack[top] = i;top++;}return sum;
}
双指针

双指针解法:【竖向计算每个柱体形成的雨水】
两次遍历求当前左侧最高柱子高度maxLeft[i]和右侧最高柱子高度maxRight[i]

// 双指针解法:两次遍历求当前左侧最高柱子高度maxLeft[i]和右侧最高柱子高度maxRight[i]int maxFun(int p1, int p2)
{return p1 > p2 ? p1 : p2;
}int minFun(int p1, int p2)
{return p1 < p2 ? p1 : p2;
}int trap(int* height, int heightSize) {int maxLeft[heightSize];int maxRight[heightSize];// 遍历搜索左侧最高柱子高度maxLeft[0] = height[0];for (int i = 1; i < heightSize; i++) {maxLeft[i] = maxFun(height[i], maxLeft[i - 1]);}// 遍历搜索右侧最高柱子高度maxRight[heightSize - 1] = height[heightSize - 1];for (int j = heightSize - 2; j >= 0; j--) {maxRight[j] = maxFun(height[j], maxRight[j + 1]);}// 遍历计算每个柱子接到的雨水之和int sum = 0;for (int k = 0; k < heightSize; k++) {sum += minFun(maxLeft[k], maxRight[k]) - height[k];}return sum;
}

[84] 柱状图中最大的矩形

题目描述

84 柱状图中最大的矩形
84 柱状图中最大的矩形

解题思路

前提:柱状图形成的最大面积,需要求解该柱子左右两侧 最远>=该柱子高度的柱子宽度,即可以求解该柱子左右两侧小于该柱子高度的位置,进而计算所求宽度
思路:单调递减栈
重点:单调栈的思维

代码实现

C语言
单调递减栈
// 单调递减栈: 寻找该柱子左右两侧第一个小于该柱子高度的柱子, 即可找到最后左右两侧最远一个大于该柱子高度的连续柱子, 计算所形成的的最大面积
// 栈顶到栈底,元素依次递减int minFun(int p1, int p2)
{return p1 < p2 ? p1 : p2;
}int maxFun(int p1, int p2)
{return p1 > p2 ? p1 : p2;
}int largestRectangleArea(int* heights, int heightsSize) {int stack[heightsSize];int top = 0;int maxSum = 0;// 遍历for (int i = 0; i < heightsSize; i++) {// 寻找查找栈顶柱子的右侧第一个低于栈顶柱子的柱子位置while (top > 0 && heights[i] < heights[stack[top - 1]]) {// 弹出栈顶元素int midIndex = stack[top - 1];top--;// 计算弹出元素所形成的凸型的面积// 判断是否形成凸的最左侧int leftIndex = 0;if (top > 0) {leftIndex = stack[top - 1] + 1;}int rightIndex = i - 1;int sum = heights[midIndex] * (rightIndex - leftIndex + 1);maxSum = maxFun(maxSum, sum);}stack[top] = i;top++;}// 判断是否最后没有形成凸的最右侧,清空栈while (top > 0){int midIndex = stack[top - 1];top--;if (top == 0) {// 此时这个元素为当前元素数组中最小的元素int sum = heights[midIndex] * heightsSize;maxSum = maxFun(maxSum, sum);} else {// 此时单调栈中元素递减int sum = heights[midIndex] * ((heightsSize - 1) - (stack[top - 1] + 1) + 1);maxSum = maxFun(maxSum, sum);}}return maxSum;
}

针对数组单调递增等不能形成凸型的特殊情况, 需要特殊处理,
所以在原数组首尾添加最小元素0, 以便对原数组做同一处理。
优化代码如下。

// 单调递减栈: 寻找该柱子左右两侧第一个小于该柱子高度的柱子, 即可找到最后左右两侧最远一个大于该柱子高度的连续柱子, 计算所形成的的最大面积
// 栈顶到栈底,元素依次递减
// 针对数组单调递增等的特殊情况, 需要特殊处理,所以在原数组首尾添加最小元素0,以便对原数组做同一处理int maxFun(int p1, int p2)
{return p1 > p2 ? p1 : p2;
}int largestRectangleArea(int* heights, int heightsSize) {int newHeightsSize = heightsSize + 2;int newHeights[newHeightsSize];newHeights[0] = 0;newHeights[newHeightsSize - 1] = 0;for (int t = 1; t < newHeightsSize - 1; t++) {newHeights[t] = heights[t - 1];}int stack[newHeightsSize];int top = 0;int maxSum = 0;// 遍历for (int i = 0; i < newHeightsSize; i++) {// 寻找查找栈顶柱子的右侧第一个低于栈顶柱子的柱子位置// 当遍历到新数组的最后一个元素0, 必可以进入该循环进行处理while (top > 0 && newHeights[i] < newHeights[stack[top - 1]]) {// 弹出栈顶元素int midIndex = stack[top - 1];top--;// 计算弹出元素所形成的凹型的面积// 此处的栈中必有新数组的首元素0int leftIndex = stack[top - 1] + 1;int rightIndex = i - 1;int sum = newHeights[midIndex] * (rightIndex - leftIndex + 1);maxSum = maxFun(maxSum, sum);}stack[top] = i;top++;}return maxSum;
}
双指针

寻找该柱子左侧的第一个小于该柱子的高度的下标minLeftIndex[i] 和 右侧第一个小于该柱子的高度的下标minRightIndex[i],
进而计算不小于该柱子高度的连续长度。

// 双指针方法: 寻找该柱子左侧的第一个小于该柱子的高度的下标minLeftIndex[i] 和 右侧第一个小于该柱子的高度的下标minRightIndex[i]
// 计算以当前柱子形成凹形状的柱子的最大面积int minFun(int p1, int p2)
{return p1 < p2 ? p1 : p2;
}int maxFun(int p1, int p2)
{return p1 > p2 ? p1 : p2;
}int largestRectangleArea(int* heights, int heightsSize) {int minLeftIndex[heightsSize];int minRightIndex[heightsSize];// 遍历,寻找该柱子左侧的第一个小于该柱子的高度的下标minLeftIndex[0] = -1;for (int i = 1; i < heightsSize; i++) {int t = i - 1;// 查找左侧第一个小于该柱子高度的柱子下标while (t >= 0 && heights[t] >= heights[i]) {t = minLeftIndex[t];}minLeftIndex[i] = t;}// 遍历,寻找该柱子右侧的第一个小于该柱子的高度的下标minRightIndex[heightsSize - 1] = heightsSize;for (int j = heightsSize - 2; j >= 0; j--) {int t = j + 1;// 查找右侧第一个小于该柱子高度的柱子下标while (t < heightsSize && heights[t] >= heights[j]) {t = minRightIndex[t];}minRightIndex[j] = t;}// 遍历寻找最大面积int sum = 0;int maxSum = 0;for (int k = 0; k < heightsSize; k++) {// 求以当前柱子形成凹形状的柱子的最大面积int leftIndex = minLeftIndex[k] + 1;int rightIndex = minRightIndex[k] - 1;sum = heights[k] * (rightIndex - leftIndex + 1);maxSum = maxFun(maxSum, sum);}return maxSum;
}

今日收获

  1. 单调栈,以及为了使用单调栈所做的变化

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