Największy prostokąt na histogramie
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Największy prostokąt w histogramie”.
1. Ucz się
Problem „Największego prostokąta na histogramie” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Stos.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla największego prostokąta na histogramie.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dla największego prostokąta na histogramie.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Biorąc pod uwagę tablicę liczb całkowitych heights reprezentującą wysokość słupka histogramu, gdzie szerokość każdego słupka wynosi 1, zwróć obszar największego prostokąta na histogramie.
Napisz funkcję largestRectangleArea(heights: List[int]) -> int.
- •1 <= len(heights) <= 10^5
- •0 <= heights[i] <= 10^4
Przykłady
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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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 maxAreaKod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują standardowe właściwości problemu ze stosem.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Obsługa prób/wyjątków i błędów w języku Python
Zapobiegaj awariom skryptów Pythona. Dowiedz się, jak blokować try, z wyjątkiem, wreszcie i jak prawidłowo zgłaszać wyjątki niestandardowe.
Jak odwrócić ciąg znaków w Pythonie
Dowiedz się, jak odwrócić ciąg znaków w Pythonie za pomocą krojenia, funkcji Reversed() i łączenia pętli z przykładami kodu wizualnego.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.