当前位置: 首页 > news >正文

来一场栈的大模拟(主要是单调栈)

一.栈模拟

二.单调栈求最大矩形面积 

 

通常,直方图用于表示离散分布,例如,文本中字符的频率。

现在,请你计算在公共基线处对齐的直方图中最大矩形的面积。

图例右图显示了所描绘直方图的最大对齐矩形。

输入格式

输入包含几个测试用例。

每个测试用例占据一行,用以描述一个直方图,并以整数 n 开始,表示组成直方图的矩形数目。

然后跟随 n 个整数 h1,…,hn。

这些数字以从左到右的顺序表示直方图的各个矩形的高度。

每个矩形的宽度为 1。

同行数字用空格隔开。

当输入用例为 n=0 时,结束输入,且该用例不用考虑。

输出格式

对于每一个测试用例,输出一个整数,代表指定直方图中最大矩形的区域面积。

每个数据占一行。

请注意,此矩形必须在公共基线处对齐。

数据范围

1≤n≤100000
0≤hi≤1000000000

输入样例:

7 2 1 4 5 1 3 3

4 1000 1000 1000 1000

0

输出样例:

8

4000

思考:这个题为什么可以用单调栈呢:

例如:栈中有1,4,6而这时来了一个3,你会发现有1和将要插入的3的时候这个4,6是用不着的,这是4和6就可以出栈,这不就是一个单调递增的栈吗?

代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>using namespace std;const int N = 100010;//l[i], r[i]表示第i个矩形的高度可向两侧扩展的左右边界
int h[N], q[N], l[N], r[N];typedef long long ll;int main()
{int n;while(scanf("%d", &n), n){for(int i = 1; i <= n; i ++)  scanf("%d", &h[i]);h[0] = h[n + 1] = -1;int tt = -1;q[++ tt] = 0;for(int i = 1; i <= n; i ++){while(h[q[tt]] >= h[i])  tt --;l[i] = q[tt]+1;q[++ tt] = i;}tt = -1;q[++ tt] = n + 1;for(int i = n; i; i --){while(h[q[tt]] >= h[i])  tt --;r[i] = q[tt]-1;q[++ tt] = i;}ll res = 0;for(int i = 1; i <= n; i ++)  res = max(res,(ll)h[i]*(r[i]-l[i]+1));printf("%lld\n", res);}return 0;
}

 

 

 

三.升级题

一.Maximal submatrix 

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=5e3+7;
int mp[maxn][maxn];
int mark[maxn][maxn];
int h[maxn];
int q[maxn];
int l[maxn];
int r[maxn];
int n,m;
int solve(int h[]){h[0]=h[m+1]=-1;int tt=-1;q[++tt]=0;for(int i=1;i<=m;i++){while(h[q[tt]]>=h[i]) tt--;l[i]=q[tt]+1;q[++tt]=i;}tt=-1;q[++tt]=m+1;for(int i=m;i;i--){while(h[q[tt]]>=h[i]) tt--;r[i]=q[tt]-1;q[++tt]=i;}int res=0;for(int i=1;i<=m;i++){res=max(res,h[i]*(r[i]-l[i]+1));}return res;
}
int main(){ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0);int t;cin>>t;while(t--){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=m;j++){cin>>mp[i][j];}}for(int j=1;j<=n;j++){mark[1][j]=1;for(int i=2;i<=n;i++){if(mp[i][j]>=mp[i-1][j]){mark[i][j]=mark[i-1][j]+1;}else{mark[i][j]=1;}}}int ans=0;for(int i=1;i<=n;i++){ans=max(ans,solve(mark[i]));}cout<<ans<<'\n';}system("pause");return 0;
}

二. 与上题类似

 这个题就是维护一个h[i][j]和l[i][j]和r[i][j],最后的答案就是max(h[i][j]*(r[i][j]-l[i][j]+1)),按上一道题做法也行。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn=1e3+100;
char s[maxn][maxn];
int a[maxn][maxn];
int up[maxn][maxn];
int l[maxn][maxn];
int r[maxn][maxn];
int q[maxn];
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for (int i = 1; i <= n; i ++ ){for(int j=1;j<=m;j++){cin>>s[i][j];if(s[i][j]=='F'){a[i][j]=1;}}}for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=m;j++){if(a[i][j]){up[i][j]=up[i-1][j]+1;}else{up[i][j]=0;}}}for(int i=1;i<=n;i++){int tt=-1;up[i][0]=up[i][m+1]=-1;q[++tt]=0;for(int j=1;j<=m;j++){//维护单调递增的栈while(up[i][j]<=up[i][q[tt]]) tt--;l[i][j]=q[tt]+1;q[++tt]=j;}tt=-1;q[++tt]=m+1;for(int j=m;j>=1;j--){while(up[i][q[tt]]>=up[i][j]) tt--;r[i][j]=q[tt]-1;q[++tt]=j;}}int ans=0;for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=m;j++){//cout<<i<<" "<<j<<" "<<l[i][j]<<" "<<r[i][j]<<" "<<up[i][j]<<endl;ans=max(ans,(r[i][j]-l[i][j]+1)*up[i][j]);}}cout<<ans*3<<endl;
}

 三.移动列

给你一个二进制矩阵 matrix ,它的大小为 m x n ,你可以将 matrix 中的 列 按任意顺序重新排列。

请你返回最优方案下将 matrix 重新排列后,全是 1 的子矩阵面积。

 

示例1:

输入:matrix = [[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1]]
输出:4
解释:你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。
最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分,面积为 4 。


示例 2:

输入:matrix = [[1,0,1,0,1]]
输出:3
解释:你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。
最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分,面积为 3 。


示例 3:

输入:matrix = [[1,1,0],[1,0,1]]
输出:2
解释:由于你只能整列整列重新排布,所以没有比面积为 2 更大的全 1 子矩形。


示例 4:

输入:matrix = [[0,0],[0,0]]
输出:0
解释:由于矩阵中没有 1 ,没有任何全 1 的子矩阵,所以面积为 0 。
 

提示:

m == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= m * n <= 105
matrix[i][j] 要么是 0 ,要么是 1 。
 

这个题比上一个还简单就是维护一个h[i][j],他说可以交换任意列的次序,那么你在遍历每一列的时候拍个序就行;

class Solution {
public:int largestSubmatrix(vector<vector<int>>& w) {int n=w.size(),m=w[0].size();for(int i=1;i<n;i++){for(int j=0;j<m;j++){if(w[i][j]){w[i][j]+=w[i-1][j];}}}int ans=0;vector<int>q(m);for(int i=0;i<n;i++){for(int j=0;j<m;j++){q[j]=w[i][j];}sort(q.begin(),q.end(),greater<int>());for(int j=0;j<m;j++){ans=max(ans,q[j]*(j+1));}}return ans;}
};

单调栈这一算法虽迟但到,完结撒花!!! 

相关文章:

来一场栈的大模拟(主要是单调栈)

一.栈模拟 二.单调栈求最大矩形面积 通常&#xff0c;直方图用于表示离散分布&#xff0c;例如&#xff0c;文本中字符的频率。 现在&#xff0c;请你计算在公共基线处对齐的直方图中最大矩形的面积。 图例右图显示了所描绘直方图的最大对齐矩形。 输入格式 输入包含几个测…...

13 - matlab m_map地学绘图工具基础函数 - 介绍创建管理颜色映射的函数m_colmap和轮廓图绘制颜色条的函数m_contfbar

13 - matlab m_map地学绘图工具基础函数 - 介绍创建管理颜色映射的函数m_colmap和轮廓图绘制颜色条的函数m_contfbar 0. 引言1. 关于m_colmap2. 关于m_contfbar3. 结语 0. 引言 本篇介绍下m_map中用于创建和管理颜色映射函数&#xff08;m_colmap&#xff09;和 为轮廓图绘制颜…...

PTA - 编写函数计算圆面积

题目描述&#xff1a; 1.要求编写函数getCircleArea(r)计算给定半径r的圆面积&#xff0c;函数返回圆的面积。 2.要求编写函数get_rList(n) 输入n个值放入列表并将列表返回 函数接口定义&#xff1a; getCircleArea(r); get_rList(n); 传入的参数r表示圆的半径&#xff0c…...

Golang | Leetcode Golang题解之第218题天际线问题

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; type pair struct{ right, height int } type hp []pairfunc (h hp) Len() int { return len(h) } func (h hp) Less(i, j int) bool { return h[i].height > h[j].height } func (h hp) Swap(i, j int) { h[i], h[j]…...

【Mars3d】osgb倾斜摄影模型加载慢卡顿的优化方案参考

倾斜摄影模型文件一共6个多g&#xff0c;一个村子十几间房&#xff0c; 服务器配置&#xff1a;8c16g 100M 答&#xff1a; 目前可以对 3dtiles 模型有下面 3 方法来入手&#xff1a; 数据处理层面&#xff0c;比如数据处理工具的选择、和选择的工具本身的一些优化参数的设…...

认识同源策略

同源策略是一种浏览器安全机制&#xff0c;用于限制一个源的文档或脚本如何与另一个源的资源进行交互。源由协议&#xff08;如HTTP或HTTPS&#xff09;、域名和端口号组成。如果两个URL的协议、域名和端口都相同&#xff0c;则它们具有相同的源。 同源策略主要影响以下几个方…...

ADOQuery 查询MSSQL存储过程一个莫名其妙的错误;

在 SSMS 中执行完成正常的的存储过程。 也能正常的返回想要的数据&#xff0c;&#xff0c;然后通过 ADO 查询时&#xff0c;总是提法 某 字段不存在的问题&#xff1b; 此问题困扰了一天。 例如&#xff08;当然&#xff0c;实际数据结构比下面举例的复杂&#xff09;&…...

变阻器的分类

变阻器作为用于调节电路中电阻值的电子元件&#xff0c;在电子电路中具有广泛的应用。根据不同的工作原理和结构形式&#xff0c;变阻器可以分为多种类型。以下是对变阻器分类的详细阐述&#xff1a; 一、按工作原理分类 电位器是一种通过滑动端位置调节电阻值的变阻器&#x…...

微服务节流阀:Eureka中服务限流策略的精妙实现

微服务节流阀&#xff1a;Eureka中服务限流策略的精妙实现 引言 在微服务架构中&#xff0c;服务的稳定性和可靠性至关重要。限流策略作为保障服务稳定性的一种手段&#xff0c;通过控制服务的访问速率&#xff0c;可以有效避免服务过载和故障扩散。Eureka作为Netflix开源的服…...

Keras实战之图像分类识别

文章目录 整体流程数据加载与预处理搭建网络模型优化网络模型学习率Drop-out操作权重初始化方法对比正则化加载模型进行测试 实战&#xff1a;利用Keras框架搭建神经网络模型实现基本图像分类识别&#xff0c;使用自己的数据集进行训练测试。 问&#xff1a;为什么选择Keras&am…...

Celery,一个实时处理的 Python 分布式系统

大家好&#xff01;我是爱摸鱼的小鸿&#xff0c;关注我&#xff0c;收看每期的编程干货。 一个简单的库&#xff0c;也许能够开启我们的智慧之门&#xff0c; 一个普通的方法&#xff0c;也许能在危急时刻挽救我们于水深火热&#xff0c; 一个新颖的思维方式&#xff0c;也许能…...

源码编译安装 LAMP

源码编译安装 LAMP Apache 网站服务基础Apache 简介安装 httpd 服务器 httpd 服务器的基本配置Web 站点的部署过程httpd.conf 配置文件 构建虚拟 Web 主机基于域名的虚拟主机基于IP 地址、基于端口的虚拟主机 MySQL 的编译安装构建 PHP 运行环境安装PHP软件包设置 LAMP 组件环境…...

PostgreSQL的pg_filedump工具

PostgreSQL的pg_filedump工具 基础信息 OS版本&#xff1a;Red Hat Enterprise Linux Server release 7.9 (Maipo) DB版本&#xff1a;16.2 pg软件目录&#xff1a;/home/pg16/soft pg数据目录&#xff1a;/home/pg16/data 端口&#xff1a;5777pg_filedump 是一个工具&#x…...

Java语言+后端+前端Vue,ElementUI 数字化产科管理平台 产科电子病历系统源码

Java语言后端前端Vue,ElementUI 数字化产科管理平台 产科电子病历系统源码 Java开发的数字化产科管理系统&#xff0c;已在多家医院实施&#xff0c;支持直接部署。系统涵盖孕产全程&#xff0c;包括门诊、住院、统计和移动服务&#xff0c;整合高危管理、智能提醒、档案追踪等…...

Linux 服务器环境搭建

一、安装 JDK 官网下载地址&#xff1a;https://www.oracle.com/java/technologies/downloads # 创建目录 mkdir /usr/local/java/# 解压 tar -zxvf jdk-8u333-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java/# 配置环境变量 vim /etc/profileexport export JAVA_HOME/usr/local/java/…...

RabbitMQ 更改服务端口号

需求 windows环境下&#xff0c;将RabbitMQ默认的端口号 5672 改为 11001 实现 本机RabbitMQ版本为3.8.16&#xff0c;找到配置文件位置&#xff0c;路径为&#xff1a;C:\Users\%USERNAME%\AppData\Roaming\RabbitMQ\advanced.config 配置文件默认内容为空 填写修改端口号…...

16:9横屏短视频素材库有哪些?横屏短视频素材网站分享

在这个视觉内容至关重要的时代&#xff0c;16:9横屏视频因其宽广的画面和优越的观赏体验&#xff0c;已经成为无数创作者和营销专家的首选格式。但要创造出吸引人的横屏视频&#xff0c;高质量的视频素材库是不可或缺的。不管你是资深视频制作人还是刚入行的新手&#xff0c;下…...

在Java中,创建一个实现了Callable接口的类可以提供强大的灵活性,特别是当你需要在多线程环境中执行任务并获取返回结果时。

在Java中&#xff0c;创建一个实现了Callable接口的类可以提供强大的灵活性&#xff0c;特别是当你需要在多线程环境中执行任务并获取返回结果时。以下是一个简单的案例&#xff0c;演示了如何创建一个实现了Callable接口的类&#xff0c;并在线程池中执行它。 首先&#xff0…...

Vuforia AR篇(八)— AR塔防上篇

目录 前言一、设置Vuforia AR环境1. 添加AR Camera2. 设置目标图像 二、创建塔防游戏基础1. 导入素材2. 搭建场景3. 创建敌人4. 创建脚本 前言 在增强现实&#xff08;AR&#xff09;技术快速发展的今天&#xff0c;Vuforia作为一个强大的AR开发平台&#xff0c;为开发者提供了…...

Spring AOP源码篇四之 数据库事务

了解了Spring AOP执行过程&#xff0c;再看Spring事务源码其实非常简单。 首先从简单使用开始, 演示Spring事务使用过程 Xml配置&#xff1a; <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <beans xmlns"http://www.springframework.org/schema…...

【WiFi帧结构】

文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成&#xff1a;MAC头部frame bodyFCS&#xff0c;其中MAC是固定格式的&#xff0c;frame body是可变长度。 MAC头部有frame control&#xff0c;duration&#xff0c;address1&#xff0c;address2&#xff0c;addre…...

iPhone密码忘记了办?iPhoneUnlocker,iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版​分享

平时用 iPhone 的时候&#xff0c;难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵&#xff0c;或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住&#xff0c;这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...

Python爬虫(一):爬虫伪装

一、网站防爬机制概述 在当今互联网环境中&#xff0c;具有一定规模或盈利性质的网站几乎都实施了各种防爬措施。这些措施主要分为两大类&#xff1a; 身份验证机制&#xff1a;直接将未经授权的爬虫阻挡在外反爬技术体系&#xff1a;通过各种技术手段增加爬虫获取数据的难度…...

MinIO Docker 部署:仅开放一个端口

MinIO Docker 部署:仅开放一个端口 在实际的服务器部署中,出于安全和管理的考虑,我们可能只能开放一个端口。MinIO 是一个高性能的对象存储服务,支持 Docker 部署,但默认情况下它需要两个端口:一个是 API 端口(用于存储和访问数据),另一个是控制台端口(用于管理界面…...

DeepSeek源码深度解析 × 华为仓颉语言编程精粹——从MoE架构到全场景开发生态

前言 在人工智能技术飞速发展的今天&#xff0c;深度学习与大模型技术已成为推动行业变革的核心驱动力&#xff0c;而高效、灵活的开发工具与编程语言则为技术创新提供了重要支撑。本书以两大前沿技术领域为核心&#xff0c;系统性地呈现了两部深度技术著作的精华&#xff1a;…...

SpringAI实战:ChatModel智能对话全解

一、引言&#xff1a;Spring AI 与 Chat Model 的核心价值 &#x1f680; 在 Java 生态中集成大模型能力&#xff0c;Spring AI 提供了高效的解决方案 &#x1f916;。其中 Chat Model 作为核心交互组件&#xff0c;通过标准化接口简化了与大语言模型&#xff08;LLM&#xff0…...

2025年低延迟业务DDoS防护全攻略:高可用架构与实战方案

一、延迟敏感行业面临的DDoS攻击新挑战 2025年&#xff0c;金融交易、实时竞技游戏、工业物联网等低延迟业务成为DDoS攻击的首要目标。攻击呈现三大特征&#xff1a; AI驱动的自适应攻击&#xff1a;攻击流量模拟真实用户行为&#xff0c;差异率低至0.5%&#xff0c;传统规则引…...

Android屏幕刷新率与FPS(Frames Per Second) 120hz

Android屏幕刷新率与FPS(Frames Per Second) 120hz 屏幕刷新率是屏幕每秒钟刷新显示内容的次数&#xff0c;单位是赫兹&#xff08;Hz&#xff09;。 60Hz 屏幕&#xff1a;每秒刷新 60 次&#xff0c;每次刷新间隔约 16.67ms 90Hz 屏幕&#xff1a;每秒刷新 90 次&#xff0c;…...

第22节 Node.js JXcore 打包

Node.js是一个开放源代码、跨平台的、用于服务器端和网络应用的运行环境。 JXcore是一个支持多线程的 Node.js 发行版本&#xff0c;基本不需要对你现有的代码做任何改动就可以直接线程安全地以多线程运行。 本文主要介绍JXcore的打包功能。 JXcore 安装 下载JXcore安装包&a…...

关于 ffmpeg设置摄像头报错“Could not set video options” 的解决方法

若该文为原创文章&#xff0c;转载请注明原文出处 本文章博客地址&#xff1a;https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/148515355 长沙红胖子Qt&#xff08;长沙创微智科&#xff09;博文大全&#xff1a;开发技术集合&#xff08;包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV…...