给定一个仅包含 0 和 1 的二维二进制矩阵,找出只包含 1 的最大矩形,并返回其面积。
示例:
输入:
[
[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],
[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],
[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],
[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]
]
输出: 6
来源:力扣(LeetCode)
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根据这个图,我们很容易可以算出,每个1的上面有几个连续的1,例如样例:
["1","0","1","0","0"],
["1","0","1","1","1"],
["1","1","1","1","1"],
["1","0","0","1","0"]
我们可以求出一个h[][]
,用于表示,每个1的作为底,他的高度为多少,此处只需要遍历一遍数组即可求出,此处复杂度为O(NM)
。
那么这个例子求出来的h[][]
就是
-> 1 0 1 0 0
-> 2 0 2 1 1
-> 3 1 3 2 2
-> 4 0 0 3 0
我们可以把每个数字看作是一个高度为h[i][j]
的柱子。
遍历每一行,求出以该行为底,最大矩形面积为多少。
最后在所有行的答案中取一个最大值,即为最终答案。
那么我们只要求出一行中的最大面积即可。
以第三行举例:
3 1 3 2 2
假设我们求出两个数组l[]
与r[]
,用于表示第i
个柱子最左边可以延长到的位置与最右边可以延长的位置,
也就是
l[i]
保存比第i
个柱子小的,在i
左边的最接近i
的柱子的下标。(若左边没有比i
小的,则l[i] = -1
)
r[i]
保存比第i
个柱子小的,在i
右边的最接近i
的柱子的下标。(若右边没有比i
小的,则r[i] = len
)
那么第三行对应的l[i]
与r[i]
为
下标为 0 到 len - 1
h[] = 3 1 3 2 2
l[] = -1 -1 1 1 1
r[] = 1 5 3 5 5
当我们求出l[]
与r[]
的时候,我们可以算出对应i
当前的高度的矩形面积为(r[i] - l[i] - 1) * h[i]
。
那么问题就剩下一个:如何求出l[]
与r[]
。
i
,往左扫描求出l[i]
,再往右扫描求出r[i]
。l[i]
与r[i]
,则是O(m * m)
。再加上我们是一个矩形,有n行,那么复杂度就是O(n * m * m)
。i
,找到他左边第一个比他小的。相反方向同理。我们以一个方向举一个例子:如何求出l[]
对于每个i
,从右往左看,我们只关心第一个小于当前高度的数字在什么位置,而不在乎更左边的数字是多少,也就是说,当有一个小的数字出现以后,再往左的大数字是没有意义的。
例如
h[] = 3 2 1 5 6
我们站在数字5的位置往左看。找到1以后就可以不必往左找了,再往左的2,3都是没有意义的。因为数字1限定了当前的上限。
那么我们在维护栈的时候,如果要入栈一个较小的数字,那么大于这个数字的所有数都可以出栈了。因为小的数字已经限定了高度的上限。
所以自然而然我们从左到右就维护出了一个递增序列。(还不明白就手算一下上面的h[]
是如何计算l[]
的)
用单调栈的原理,我们可以一遍扫描就求出l[]
,复杂度O(m)
。再反方向扫一遍求出r[]
。
对于n行,每一行都这样求一次,总复杂度就为O(n * m)
class Solution {
public:
int maximalRectangle(vector<vector<char>>& matrix) {
int n = matrix.size();
if(n == 0) return 0;
int m = matrix[0].size();
if(m == 0) return 0;
int dp[n + 10][m + 10] = {0};
int h[n + 10][m + 10] = {0};
for (int j = 0; j < m; j++) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(i == 0){
h[i][j] = (matrix[i][j] == '1');
} else {
h[i][j] = matrix[i][j] == '1' ? h[i - 1][j] + 1 : 0;
}
}
}
int ans = 0;
int l[m + 10] = {0};
int r[m + 10] = {0};
vector<int> st;
for (int i = 0; i < n; i++) {
st.clear();
for (int j = 0; j < m; j++) {
while(!st.empty() && h[i][st.back()] >= h[i][j]) {
st.pop_back();
}
if (st.empty()){
l[j] = -1;
} else {
l[j] = st.back();
}
st.push_back(j);
}
st.clear();
for (int j = m - 1; j >= 0; j--) {
while (!st.empty() && h[i][st.back()] >= h[i][j]) {
st.pop_back();
}
if (st.empty()) {
r[j] = m;
} else {
r[j] = st.back();
}
st.push_back(j);
ans = max(ans, (r[j] - l[j] - 1) * h[i][j]);
}
}
return ans;
}
};