302. Smallest Rectangle Enclosing Black Pixels

feng409 发布于2019-08-16 10:29 / 1003人阅读

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;
    }
}

私有云混合云 Pixels Enclosing Smallest Rectangle

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302. Smallest Rectangle Enclosing Black Pixels

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