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最后：喜欢编程，对生活充满激情
本节内容预告
实例1：最大子矩形
实例2：最大值减去最小值小于或等于num的子数组数量
实例1：最大子矩形
给定一个整型矩阵map,其中的值只有0和1两种,求其中全是1的所有矩形区域中,最大的矩形区域为1的数量。
例如:1110其中,最大的矩形区域有3个1,所以返回3。
再如:
1 0 1 1
1 1 1 1
1 1 1 0
其中,最大的矩形区域有6个1,所以返回6。
思路：
本题算法涉及到了两个知识点
1、数组压缩：将二维矩阵问题压缩为一维数组问题
2、单调栈
先理解一下这两个概念
数组压缩
通过合并矩阵中的数组的方式，将二维矩阵问题压缩为一维数组问题。
单调栈
栈的入栈顺序是递增或者递减的；两种状态可以很好的让我们求得一些特殊数据。
注意：传统单调栈针对的数据必须是不同的，所以当遇到相同数据时，使用单调栈需要进行简单处理。
单调增：快速得到任意元素左边最近比它小的数，右边最近比它小的数
如：3 4 5 2 1 6 可以快速得到 5左边最近比它小的数是4，右边最近比它小的数是2
单调减：同单调增相反。
本题解题策略
每次以第 i 行作为底，求当前构成的矩阵能得到的最大矩形。
1 0 1 1
1 1 1 1
1 1 1 0
第一次以0行为底
当前构成的矩阵
1 0 1 1
最大矩形 1 1
第二次以1行为底
当前构成的矩阵
1 0 1 1
1 1 1 1
最大矩形
1 1
1 1
第三次以2行为底
当前构成的矩阵
1 0 1 1
1 1 1 1
1 1 1 0
最大矩形
1 1 1
1 1 1
这里为了直观的理解最大矩形，可以将每一个1都看做是一个小矩形，例如1 0 1 1构成的直方图
进行数组压缩时，遇到1 则在原直方图对应位置增加一个小矩形，遇到0则消除原直方图对应位置的所有矩形。例如第三次以2为底时进行压缩构成的直方图。
现在的问题就是给你一个数组，它代表一个直方图，求它的最大矩形面积。
对于任意的一个直方图，求解它的最大矩形，其实就是求解它的面积。
使用递增单调栈来找到两边比当前位置小的数，就可以直接来进行计算。
import java.util.Stack;
/**
* @description: 最大矩形
时间复杂度 O(N*M)
* @version: 1.0
*/
public class Code_13_MaximalRectangle {
public static int maxRecSize(int[][] map) {
if (map == null || map.length == 0 || map[0].length == 0) {
return 0;
}
int maxArea = 0; // 结果
int[] height = new int[map[0].length]; // 数组压缩时的辅助数组，理解为矩形高度
for (int i = 0; i < map.length; i++) {
for (int j = 0; j < map[0].length; j++) { // 矩阵压缩
height[j] = map[i][j] == 0 ? 0 : height[j] + 1; // 遇0，拆解当前位置所有的小矩形
}
// 求解当前行为底构成的直方图面积，即最大矩形
maxArea = maxRecFromBottom(height);
}
return maxArea;
}
//
public static int maxRecFromBottom(int[] height) {
if (height == null || height.length == 0) {
return 0;
}
int maxArea = 0;
Stack<Integer> toBiggerStack = new Stack<>(); // 递增单调栈, 存储的是下标
for (int i = 0; i < height.length; i++) {
while (!toBiggerStack.isEmpty() && height[i] <= height[toBiggerStack.peek()]) {
int index = toBiggerStack.pop();
// 左边最近小于弹出的数的下标
int leftSmallNumIndex = toBiggerStack.isEmpty() ? -1 : toBiggerStack.peek();
int curArea = (i - leftSmallNumIndex - 1) * height[index]; // 关键i - leftSNI - 1
maxArea = Math.max(maxArea, curArea);
}
toBiggerStack.push(i);
}
while (!toBiggerStack.isEmpty()) { // 单调栈中依然有元素未弹出
int index = toBiggerStack.pop();
int leftSmallNumIndex = toBiggerStack.isEmpty() ? -1 : toBiggerStack.peek();
// 注意，此时可以肯定index后的元素一定都是大于等于height[index] 的
// 所以本身加上后面的长度是height.length - leftSNI - 1
// 如直方图全是递增数 4 5 6 7 ,单调栈剩余 4 5 ，弹出5时 ，左边最近比5 小的下标是0
// 4 - 0 -1 = 3 就是 5 6 7 三列的宽度；
int curArea = (height.length - leftSmallNumIndex - 1) * height[index];
maxArea = Math.max(maxArea, curArea);
}
return maxArea;
}
public static void main(String[] args) {
int[][] map = {{1, 0, 1, 1}, {1, 1, 1, 1}, {1, 1, 1, 0},};
System.out.println(maxRecSize(map));
}
}
实例2：最大值减去最小值小于或等于num的子数组数量
给定数组arr和整数num,共返回有多少个子数组满足如下情况:
max (arr[i.. j])-min (arr[i..j]) <= num
max(arr [i..j]) 表示子数组arr[i..j]中的最大值,
min (arr[i..j]) 表示子数组arr[i..j]中的最小值。
此题最优时间复杂度O(N)
滑动窗口
L、R更新结构，R+1 进数，L+1,出数
双端队列
实质就是双链表。维护两个双端队列来实时更新滑动窗口的最大值和最小值。
如果全局最大和全局最小都满足，那么任意滑动窗口中的子数组也是满足的。
计算子数组时，每次只计算以滑动窗口的左边界为启点的子数组数量有多少，实际就是滑动窗口的长度。
import java.util.LinkedList;
/**
* @description: 最大值减去最小值小于或等于num的子数组数量
* 本题需要滑动窗口和两个双端队列配合
* 维护两个双端队列来 实时 更新滑动窗口的最大值和最小值
*/
public class Code_14_AllLessNumSubArray {
public static int getNum(int[] arr, int num) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
return 0;
}
// 维护两个双端队列
LinkedList<Integer> qmin = new LinkedList<>(); // 头小尾大
LinkedList<Integer> qmax = new LinkedList<>(); // 头大尾小
// 滑动窗口
int L = 0;
int R = 0;
int res = 0;
while (L < arr.length) {
while (R < arr.length) {
// 小值队列更新维护
while (!qmin.isEmpty() && arr[qmin.peekLast()] >= arr[R]) {
qmin.pollLast(); // 小值双端队列更新，遇大则弹出队列中的元素，直到合适
}
qmin.push(R);
// 大值队列更新维护
while (!qmax.isEmpty() && arr[qmax.peekLast()] <= arr[R]){
qmax.pollLast();
}
qmax.push(R);
if (arr[qmax.getFirst()] - arr[qmin.getFirst()] > num){
break; // 如果子数组的最大值-最小值都不满足条件，那么无论窗口怎样滑动都不可能满足题目要求，跳出
}
R++;
}
// 排除掉无效的下标，上一个循环 L 向右移动可能导致双端队列中的最大值和最小值失效
if (qmin.peekFirst() == L) {
qmin.pollFirst();
}
if (qmax.peekFirst() == L) {
qmax.pollFirst();
}
// 滑动窗口如果是满足的 那么以 L为开头的子数组有 R-L个
res += R - L;
L++;
}
return res;
}
// for test
public static int[] getRandomArray(int len) {
if (len < 0) {
return null;
}
int[] arr = new int[len];
for (int i = 0; i < len; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 10);
}
return arr;
}
// for test
public static void printArray(int[] arr) {
if (arr != null) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
System.out.println();
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = getRandomArray(30);
int num = 5;
printArray(arr);
System.out.println(getNum(arr, num));
}
}
