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法律研究C++ 中包围黑色像素的最小矩形
假设我们有一张图像，该图像由一个二进制矩阵表示，其中 0 表示白色像素，1 表示黑色像素。这里黑色像素是连接的，所以只有一个黑色区域。像素在水平和垂直方向上连接。如果我们有一个黑色像素的位置 (x, y)，我们必须找到包围所有黑色像素的最小（轴对齐）矩形的面积。
因此，如果输入如下所示：
| 0 | 0 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 0 |
并且 x = 0，y = 2，则输出将为 6
为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：
定义一个二维数组 v
定义一个函数 searchRows()，它将接收 i、j、left、right、one 作为参数。
当 i < j 时，执行以下操作：
mid := i + (j - i) / 2
k := left
当 (k < right 且 v[mid, k] 等于 '0') 时，执行以下操作：
(将 k 加 1)
如果 k < 'right 等于 one，则：
j := mid
否则
i := mid + 1
返回 i
定义一个函数 searchColumn()，它将接收 i、j、top、bottom、one 作为参数。
当 i 不等于 j 时，执行以下操作：
mid := i + (j - i) / 2
k := top
当 (k < bottom 且 v[k, mid] 等于 '0') 时，执行以下操作：
(将 k 加 1)
如果 k < bottom 等于 one，则：
j := mid
否则
i := mid + 1
返回 i
从主方法执行以下操作：
v := image
ret := 0
n := 图像的行大小
m := 图像的列大小
top := searchRows(0, x, 0, m, true)
bottom := searchRows(x + 1, n, 0, m, false)
left := searchColumn(0, y, top, bottom, true)
right := searchColumn(y + 1, m, top, bottom, false)
返回 (right - left) * (bottom - top)
示例
让我们看看以下实现以更好地理解：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
class Solution {
public:
vector < vector <char> > v;
int searchRows(int i, int j, int left, int right, bool one){
while (i < j) {
int mid = i + (j - i) / 2;
int k = left;
while (k < right && v[mid][k] == '0')
k++;
if (k < right == one) {
j = mid;
}
else {
i = mid + 1;
}
}
return i;
}
int searchColumn(int i, int j, int top, int bottom, bool one){
while (i != j) {
int mid = i + (j - i) / 2;
int k = top;
while (k < bottom && v[k][mid] == '0')
k++;
if (k < bottom == one) {
j = mid;
}
else {
i = mid + 1;
}
}
return i;
}
int minArea(vector<vector<char>>& image, int x, int y) {
v = image;
int ret = 0;
int n = image.size();
int m = image[0].size();
int top = searchRows(0, x, 0, m, true);
int bottom = searchRows(x + 1, n, 0, m, false);
int left = searchColumn(0, y, top, bottom, true);
int right = searchColumn(y + 1, m, top, bottom, false);
return (right - left) * (bottom - top);
}
};
main(){
Solution ob;
vector<vector<char>> v =
{{'0','0','1','0'},{'0','1','1','0'},{'0','1','0','0'}};
cout << (ob.minArea(v, 0, 2));
}输入
{{'0','0','1','0'},{'0','1','1','0'},{'0','1','0','0'}}, 0, 2输出
6
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