摘要:标签写的是,那么考虑枚举的方式,四个边界的范围分别是那么分别二分找四个边界。的复杂度是,要好于。
302. Smallest Rectangle Enclosing Black Pixels
题目链接:https://leetcode.com/problems...
首先想到的是dfs查找,用left,right,up,down四个变量分别表示最左边,最右边最上面和最下面,最后面积就是(right-left+1) * (down-up+1)
dfs查找的时候如果四周有没visited过的黑点就继续search,同时更新四个变量。
public class Solution { public int minArea(char[][] image, int x, int y) { left = y; right = y; up = x; down = x; dfs(image, new boolean[image.length][image[0].length], x, y); return (right - left + 1) * (down - up + 1); } int left, right, up, down; int[][] dirs = new int[][] {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; private void dfs(char[][] image, boolean[][] visited, int x, int y) { int m = image.length, n = image[0].length; if(x < 0 || x >= m || y < 0 || y >= n || visited[x][y] || image[x][y] == "0") return; visited[x][y] = true; // update 4 boundary left = Math.min(left, x); right = Math.max(right, x); up = Math.min(up, y); down = Math.max(down, y); for(int[] dir : dirs) { dfs(image, visited, x + dir[0], y + dir[1]); } } }
标签写的是binary search,那么考虑枚举的方式,四个边界的范围分别是:left: [0, y+1], right: [y, n], up: [0, x+1], down: [x, m]
那么分别二分找四个边界。binary search的复杂度是mlogn + nlogm,要好于dfs。
public class Solution { public int minArea(char[][] image, int x, int y) { int left, right, up, down; int m = image.length, n = image[0].length; left = binarySearch(image, 0, y, 0, m, true, true); right = binarySearch(image, y+1, n, 0, m, true, false); up = binarySearch(image, 0, x, left, right, false, true); down = binarySearch(image, x+1, m, left, right, false, false); return (right - left) * (down - up); } private int binarySearch(char[][] image, int start, int end, int l, int r, boolean col, boolean inc) { while(start < end) { int k = l, mid = start + (end - start) / 2; while(k < r && (col ? image[k][mid] : image[mid][k]) == "0") k++; // k < r: find black pixel: // start = mid + 1 if right or down, end = mid if left or up if((k < r) == inc) end = mid; else start = mid + 1; } return start; } }
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