直方圖中最大的矩形
「直方圖中最大的矩形」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「直方圖中最大的矩形」問題是堆疊部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化直方圖中最大矩形的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀直方圖中最大矩形的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定一個整數陣列 heights 表示直方圖的條形高度，其中每個條形的寬度為 1，傳回直方圖中最大矩形的面積。
寫一個函數 largestRectangleArea(heights: List[int]) -> int。
- •1 <= len(heights) <= 10^5
- •0 <= heights[i] <= 10^4
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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 maxArea暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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