单调栈学习建议以及练习(15:54 开始):「力扣」第 42、739、496、316、901、402、581 题。
这是一个非常典型的利用单调栈来解决 顺序和大小综合问题的题。
单调栈特别适合解决那些,两头大小决定中间值的大小的题。
因为单调栈中,以单调增栈为例。
设栈顶元素为 b, 栈顶第二个元素为a,自然有 a < b (因为堆栈越往上越大)
这时候, 若c出现,且c小于b, 那么b的左右第一个比b小的两个元素就找到了,分别是a和c,b在中间最大。
这时候你可以处理b,并重新整理堆栈,使其保持递增。
若c大于b,那c入栈,继续循环就行了。
最后清理堆栈
单调栈的结构:
for i in list:
while i is not empty and stack[-1] > i: 先调整位置。
stack.pop()
stack.append(i) #当前元素无论如何也要放进去,不同的只是需不需要pop来调整位置
作者:allen-238
链接:https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/solution/ji-jian-python-shen-du-jie-xi-dan-diao-dui-zhan-zu/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
这个题的关键点在于:
以B点为高的矩形的最大宽度为, 从a到c, 其中a,c分别为B左边和右边第一个小于B的元素。
单调栈的特点在于:
当遇见大数的时候, 压入堆栈,等待之后处理。
当遇见小数c的时候,意味着大数b的右边界c已经确定了。
这时候开始pop, 而以被pop出来的值(b)为高度的矩形的左右边界需要被确定。
其右边界就是当前的小数。即为c。左边界是堆栈下一层的元素,因为下一层的元素一定比当前小。且是第一小的元素。这时候a也确定了。
则以被pop出来的数为高度的矩形是 (c - a - 1) * pop(), 这里pop() == b
这里细节需要注意的是,
class Solution:
def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
stack = [-1]
max_res = 0
for i in range(len(heights)):
while len(stack) > 1 and heights[i] <= heights[stack[-1]]:
max_res = max(max_res, heights[stack.pop()] * (i - stack[-1] - 1))
stack.append(i)
for i in range(len(stack)-1):
max_res = max(max_res, heights[stack.pop()]*(len(heights)-1-stack[-1]))
return max_res
作者:allen-238
链接:https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/solution/ji-jian-python-shen-du-jie-xi-dan-diao-dui-zhan-zu/
来源:力扣(LeetCode)
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对于每一个高度heights[i],如果想要求它能确定的最大矩形面积,我们可以通过枚举i的左右两端的高度,然后确定heights[i]能确定的最大矩形面积。(暴力做法,On^2)。
对每一个heights[i]求它的左右两端最早小于heights[i]的下标,这样我们就知道了heights[i]能确定的矩形最大面积。这里出现了最早小于,显然符合单增栈的性质。
利用单增栈,我们可以很快地找到第一个比当前入栈元素小的元素。所以,这里我们可以考虑用单调栈。
像那个例题,Bad Hair Day 一样,栈中我们存放元素的高度么?这样显然不可以(这样我不会做),因为矩形的面积不仅取决于高度,还取决于元素的下标差。所以,栈中我们存放元素下标。。。。。(看懂程序、学会方法就行了,这个题告诉我们,单调栈里不仅仅可以存放高度)
#left[i]存储的是左边第一个比heights[i]小的元素的下标。
#right[i]存储的是右边第一个比heights[i]小的元素的下标。
分别从左向右和从右向左遍历heights数组(下面以从左向右说明):
根据单调栈的性质:left[i]存储的是左边第一个比heights[i]小的元素的下标。
class Solution:
def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
n=len(heights)
left,right,=[0]*n,[0]*n
#保存下标的栈
idx_stack=list()
#从左到右遍历
for i in range(n):
#利用单增栈的性质:能找到从i向左第一个比他小的元素。
while idx_stack and heights[idx_stack[-1]]>=heights[i]:
idx_stack.pop()
#left[i]存储的是左边第一个比heights[i]小的元素的下标。
left[i]=idx_stack[-1] if idx_stack else -1
idx_stack.append(i)
idx_stack=list()
#从右向左遍历
for i in range(n-1,-1,-1):
#利用单增栈的性质:能找到从i向右第一个比他小的元素。
while idx_stack and heights[idx_stack[-1]]>=heights[i]:
idx_stack.pop()
#right[i]存储的是右边第一个比heights[i]小的元素的下标。
right[i]=idx_stack[-1] if idx_stack else n
idx_stack.append(i)
ans=max((right[i]-left[i]-1)*heights[i] for i in range(n)) if n>0 else 0
return ans
根据题意:每一个元素 T[i]找到第一个在它右边的比它大的元素。
首先我们用暴力的方法去想,如果对每一个 i 枚举它的右边,时间复杂度为ON^2,会超时。根据枚举的思路和题目意思,我们知道找到第一个在它右边的比它大的元素即可。所以,我们可以考虑使用单调栈。
由于单调栈的性质,我们要使用单调递减的栈,并且栈中元素为下标,出栈条件为:T[stk[-1]]<=T[i] 当前下标对应的元素大小小于栈顶对应T的元素大小。因为温度是靠后找,所以我们要从后向前遍历数组维护单调栈。
充分利用了单调递减的栈的性质:a入栈时,栈不为空,则当前栈顶元素b比要入栈的元素a大;栈为空,则没有比a大的元素。
class Solution:
def dailyTemperatures(self, T: List[int]) -> List[int]:
stk, n = list(), len(T)
right = n * [0]
for i in range(n - 1, -1, -1):
while stk and T[stk[-1]] <= T[i]:
stk.pop()
right[i] = stk[-1] - i if stk else 0
stk.append(i)
return right