Rettangolo più grande nell'istogramma
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Rettangolo più grande nell'istogramma".
1. Impara
Il problema del "rettangolo più grande nell'istogramma" è una sfida chiave nella sezione Stack.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per il rettangolo più grande nell'istogramma.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per il rettangolo più grande nell'istogramma.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dato un array di numeri interi heights che rappresenta l'altezza della barra dell'istogramma dove la larghezza di ciascuna barra è 1, restituisce l'area del rettangolo più grande nell'istogramma.
Scrivi una funzione largestRectangleArea(heights: List[int]) -> int.
- •1 <= len(heights) <= 10^5
- •0 <= heights[i] <= 10^4
Esempi
heights = [2, 1, 5, 6, 2, 3]
10
The largest rectangle has area 10, formed by bars at index 2 and 3 (heights 5 and 6), with width 2 and height 5.
heights = [2, 4]
4
The largest rectangle is the bar at index 1 with height 4 and width 1, giving area 4.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def largest_rectangle_opt(heights):
maxArea = 0
stack = [] # index, height
for i, h in enumerate(heights):
start = i
while stack and stack[-1][1] > h:
index, height = stack.pop()
maxArea = max(maxArea, height * (i - index))
start = index
stack.append((start, h))
for i, h in stack:
maxArea = max(maxArea, h * (len(heights) - i))
return maxAreaCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def largest_rectangle_brute(heights):
max_area = 0
for i in range(len(heights)):
min_h = heights[i]
for j in range(i, len(heights)):
min_h = min(min_h, heights[j])
max_area = max(max_area, min_h * (j - i + 1))
return max_areaAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Stack data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema Stack standard.
Domande correlate
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