对于二维矩阵的第 i 行,这一行及上面的部分可以看成是一个直方图,而在直方图里求最大矩形即84. Largest Rectangle in Histogram,我们可以用单调栈在线性复杂度内求解84题,详见84题解。
所以对于此题,我们只需要开辟一个表示直方图的一维数组heights
,然后对于每一行,建立直方图,然后再用84题思路(代码中采用的是84题解思路二)进行求解。我们可以根据上一行的直方图heights
在线性时间复杂度内建立当前行的直方图heights
:
- 如果
matrix[i][j] == '0'
,则heights[j] = 0
; - 否则,
heights[j] += 1
;
时间复杂度O(MN),空间复杂度O(N);其中M和N分别为高和宽。
对于每个点,我们会通过以下步骤计算出一个矩形:
- 不断向上方遍历,直到遇到“0”,以此找到矩形的高度。
- 向左右两边扩展,直到无法容纳这个高度。
例如,找到黄色点对应的矩形(图片来源):
如果知道了高height和左右边界left、right,这样就可以计算出面积等于height * (right - left + 1)
。
求height的方法和思路一是一样的,下面讨论求left和right。
设第i-1
行的left和right已经求出来了分别为old_left
和old_right
,当前点为matrix[i][j]
为"1"
,
-
求left 设
left_zero
为matrix[i][j]
向左看第一个0的列坐标,那么易知new_left[j] = max(old_left[j], left_zero + 1)
; -
求right 类似的,设
right_zero
为matrix[i][j]
向右看第一个0的列坐标,那么易知new_right[j] = min(old_right[j], right_zero - 1)
。
所以我们可以开辟一个一维数组left
和right
,然后对于每一行:从左往后更新left
,从右往左更新right
(就是动态规划的滚动数组思路)。
时间复杂度O(MN),空间复杂度O(N);其中M和N分别为高和宽。
class Solution {
public:
int maximalRectangle(vector<vector<char>>& matrix) {
int m = matrix.size();
if(!m) return 0;
int n = matrix[0].size();
int max_res = 0, res = 0;
vector<int>heights(n + 1, 0); // 注意大小是n+1, 见84题解
for(int i = 0; i < m; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
if(matrix[i][j] == '0') heights[j] = 0;
else heights[j] += 1;
}
// 下面几行基本就是84题解
stack<int>ascend_stk; res = 0;
for(int k = 0; k <= n; k++){
while(!ascend_stk.empty() && heights[ascend_stk.top()] >= heights[k]){
int height = heights[ascend_stk.top()]; ascend_stk.pop();
int width = ascend_stk.empty() ? k : k - 1 - ascend_stk.top();
res = max(res, height * width);
}
ascend_stk.push(k);
}
max_res = max(res, max_res);
}
return max_res;
}
};
class Solution {
public:
int maximalRectangle(vector<vector<char>>& matrix) {
int m = matrix.size();
if(!m) return 0;
int n = matrix[0].size();
int res = 0, left_zero, right_zero;
vector<int>heights(n, 0), left(n, -1), right(n, n);
for(int i = 0; i < m; i++){
// 更新高度
for(int j = 0; j < n; j++)
if(matrix[i][j] == '0') heights[j] = 0;
else heights[j] += 1;
// 更新左边界(可以和上面更新高度合在一个循环内)
left_zero = -1;
for(int j = 0; j < n; j++){
if(matrix[i][j] == '0') {
left_zero = j;
left[j] = -1;
}
else left[j] = max(left_zero + 1, left[j]);
}
// 更新右边界
right_zero = n;
for(int j = n-1; j >= 0; j--){ // 逆向循环!!!
if(matrix[i][j] == '0') {
right_zero = j;
right[j] = n;
}
else right[j] = min(right_zero - 1, right[j]);
res = max(res, heights[j] * (right[j] - left[j] + 1));
}
}
return res;
}
};