leetcode:85. 最大矩形
题目
给定一个仅包含 0
和 1
、大小为 rows x cols
的二维二进制矩阵,找出只包含 1
的最大矩形,并返回其面积。
示例:
输入:matrix = [["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1","1","1","1","1"],["1","0","0","1","0"]]
输出:6
解释:最大矩形如上图所示。
输入:matrix = []
输出:0
输入:matrix = [["0"]]
输出:0
输入:matrix = [["1"]]
输出:1
输入:matrix = [["0","0"]]
输出:0
解答 & 代码
解法一:
class Solution {
public:
int maximalRectangle(vector<vector<char>>& matrix) {
if(matrix.size() == 0 || matrix[0].size() == 0)
return 0;
int rows = matrix.size();
int cols = matrix[0].size();
// 1. 求出矩阵中每个元素右边连续 1 的个数(包含这个元素本身),存储在 right1Len 中
vector<vector<int>> right1Len(rows, vector<int>(cols, 0));
for(int i = 0; i < rows; ++i)
{
right1Len[i][cols - 1] = matrix[i][cols - 1] == '1' ? 1 :0;
for(int j = cols - 2; j >= 0; --j)
right1Len[i][j] = matrix[i][j] == '0' ? 0 : right1Len[i][j + 1] + 1;
}
int result = 0;
// 2. 遍历矩阵中每个元素,枚举以其为左下角的全 1 矩阵并计算面积
for(int i = 0; i < rows; ++i)
{
for(int j = 0; j < cols; ++j)
{
if(matrix[i][j] == '1')
{
int width = right1Len[i][j];
for(int height = 1; i - height + 1 >= 0; ++height)
{
width = min(width, right1Len[i - height + 1][j]);
int curArea = width * height;
result = max(result, curArea);
}
}
}
}
return result;
}
};
复杂度分析:设矩阵行数为 m,列数为 n
- 时间复杂度
:遍历矩阵中的每个元素,时间复杂度 O(mn)。对于每个元素,以其为全 1 矩阵左下角,往上遍历不同的高度,求所以以其为左下角的矩形面积,时间复杂度 O(m)
- 空间复杂度 O(mn):
right1Len
矩阵的空间复杂度
执行结果:
执行结果:通过
执行用时:140 ms, 在所有 C++ 提交中击败了 5.30% 的用户
内存消耗:12.6 MB, 在所有 C++ 提交中击败了 77.80% 的用户
解法二:单调栈
解法一对于矩阵中的每个元素,都要向上遍历不同的高度,求所以以其为左下角的矩形面积,增加了一个 O(m) 的时间复杂度。
- 求出矩阵中每个元素右边连续 1 的个数(包含这个元素本身),存储在二维矩阵
right1Len
中 遍历
right1Len
矩阵的每一列- 单调栈,求出每个元素下边最近的比它小的元素下标,存储在
down
- 单调栈,求出每个元素上边最近的比它小的元素下标,存储在
up
以每个元素的值(右边连续 1 的个数)为高度,
down[i] - up[i] - 1
作为宽度,求得矩形面积,与最大矩形面积比较,更新最大矩形面积class Solution {
public:
int maximalRectangle(vector<vector<char>>& matrix) {
if(matrix.size() == 0 || matrix[0].size() == 0)
return 0;
int rows = matrix.size();
int cols = matrix[0].size();
// 1. 求出矩阵中每个元素右边连续 1 的个数(包含这个元素本身),存储在 right1Len 中
vector<vector<int>> right1Len(rows, vector<int>(cols, 0));
for(int i = 0; i < rows; ++i)
{
right1Len[i][cols - 1] = matrix[i][cols - 1] == '1' ? 1 :0;
for(int j = cols - 2; j >= 0; --j)
right1Len[i][j] = matrix[i][j] == '0' ? 0 : right1Len[i][j + 1] + 1;
}
int result = 0;
// 2. 遍历 right1Len 矩阵的每一列
for(int j = 0; j < cols; ++j)
{
// 2.1 单调栈,求出每个元素下边最近的比它小的元素下标,存储在 down
vector<int> down(rows, 0);
stack<int> s;
for(int i = rows - 1; i >= 0; --i) // 从下往上便利
{
while(!s.empty() && right1Len[s.top()][j] >= right1Len[i][j])
s.pop();
down[i] = s.empty() ? rows : s.top();
s.push(i);
}
// 2.2 单调栈,求出每个元素上边最近的比它小的元素下标,存储在 up
vector<int> up(rows, 0);
while(!s.empty())
s.pop();
for(int i = 0; i < rows; ++i) // 从上往下遍历
{
while(!s.empty() && right1Len[s.top()][j] >= right1Len[i][j])
s.pop();
up[i] = s.empty() ? -1 : s.top();
s.push(i);
}
// 2.3 以每个元素的值(右边连续 1 的个数)为高度,down[i] - up[i] - 1 作为宽度
// 求得矩形面积,与最大矩形面积比较,更新最大矩形面积
for(int i = 0; i < rows; ++i)
{
int height = right1Len[i][j];
int width = down[i] - up[i] - 1;
int curArea = height * width;
// cout << "i = " << i << ", j = " << j << ": height = " << height << ", down[i] = " << down[i] << ", up[i] = " << up[i] << ", curArea = " << curArea << endl;
result = max(result, curArea);
}
}
return result;
}
};
复杂度分析:设矩阵行数为 m,列数为 n
- 单调栈,求出每个元素下边最近的比它小的元素下标,存储在
- 时间复杂度
:遍历矩阵中的一列,时间复杂度 O(n)。然后对每一列的每一个元素,用单调栈求其下方最近的比它小的位置,求其上方最近的比它小的位置,再分别以每个元素为高度求最大矩形面积,三个操作的时间复杂度都为 O(m)
- 空间复杂度 O(mn):
right1Len
矩阵的空间复杂度
执行结果:
执行结果:通过
执行用时:44 ms, 在所有 C++ 提交中击败了 53.31% 的用户
内存消耗:15.1 MB, 在所有 C++ 提交中击败了 28.38% 的用户