我正在处理以下问题:
有一个带有空单元格的网格(空单元格显示为白色).此网格中的单个单元格已经被元素“占用”(元素以橙色显示).
现在我有一个矩形的起点(在这种情况下,第6行,第3列).此矩形应占用尽可能多的空闲单元格.矩形应停在橙色元素或网格结束时.
附带的屏幕截图显示了2个网格场景及其解决方案
左方案将返回
width = 2
height = 5
正确的方案将会回归
width = 1
height = 5
我已经尝试了很多次来编写一个简单,简单的代码,它将返回该矩形的最大宽度和高度,但最后我总是得到一个冗长而丑陋的代码.
有没有一个干净,简短的数学解决方案,或者这是一个简单的问题,并不像它在一开始看起来那么容易?
最佳答案 用0-1矩阵表示网格,其中1对应于障碍物.
如果网格是m×n并且(a,b)是起始单元的基于0的行和列索引,则width = n-b表示从该单元开始的矩形的最大可能宽度,而与任何障碍无关.这是当前的宽度.现在,开始从该单元格向下扫描列,直到遇到底边或障碍物.对于该列中的每个单元格,开始向右扫描,直到达到障碍物或当前宽度.如果首先遇到障碍物,请减小当前宽度.将当前宽度附加到宽度列表(当前宽度是否已减小).
在此阶段,您有一个宽度列表,每个可能的高度都有一个宽度.只需扫描此列表,将每个宽度乘以相应的高度(这将是1基于0的列表索引).返回最大化产品高度*宽度的对(高度,宽度).
Python实现:
def find_max_rect(grid,a,b):
if grid[a][b] == 1: return (0,0)
m = len(grid) #number of rows
n = len(grid[0]) #number of columns
width = n-b #maximum possible width given starting column
widths = []
i = a
while i < m and grid[i][b] == 0:
#scan right from (i,b+1) until a 1 or current width is hit
for j in range(b+1,b+width):
if grid[i][j] == 1:
#an obstacle forces width to contract
width = j-b #number of steps before obstacle
break #out of inner loop
widths.append(width)
i += 1
max_area = 0
max_at = -1
for i,width in enumerate(widths):
if (i+1)*width > max_area:
max_area = (i+1)*width
max_at = i
return (max_at + 1,widths[max_at])
测试如下:
test_grid = [[1,0,1,1,0],
[0,1,0,0,0],
[0,1,0,0,0],
[0,1,0,0,0],
[0,0,0,1,0],
[0,0,0,1,0],
[0,0,0,0,1],
[0,0,0,0,0],
[1,0,0,0,0],
[0,0,0,0,1],
[0,1,0,0,0]]
print(find_max_rect(test_grid,6,2)) #prints (5,2)
在编辑:我意识到没有理由存储候选宽度只是为了迭代它们一次.相反,您可以随时跟踪最佳区域.以下代码功能相同但效率更高:
def find_max_rect(grid,a,b):
if grid[a][b] == 1: return (0,0)
m = len(grid) #number of rows
n = len(grid[0]) #number of columns
current_height = 0
current_width = n - b #maximum possible width given starting column
max_area = 0
best_height, best_width = current_height, current_width
i = a
while i < m and grid[i][b] == 0:
current_height += 1
#scan right from (i,b + 1) until a 1 or current width is hit
for j in range(b + 1,b + current_width):
if grid[i][j] == 1:
#an obstacle forces width to contract
current_width = j - b #number of steps before obstacle
break
#decide if the best should be adjusted
current_area = current_height * current_width
if current_area > max_area:
best_area, best_height, best_width = current_area, current_height, current_width
i+=1
return best_height, best_width