给定一个柱状图，求它能包含的最大的矩形的面积。如下图中阴影部分就是要求的矩形。
离散化是离散数学中的概念。离散化算法，指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中，并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
今天上课老师布置了一道pthon的课题，关键是和数学有关数学又是我的弱项头有点小大
我们怎样加速嵌套的这层循环呢，其实可以预先计算从左往右和从右往左的最大高度数组，在循环数组的时候，可以直接拿到该位置左右两边的最大高度，当前位置的接水量就是左右两边高度的较小者减去当前位置柱子的高度
现在大多数语言，只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的，是直接存储吗？还是计算来的。虽然不知道具体是怎么实现的，但是我们可以使用一些简单的数学知识，来计算出近似的Π值。
You need to output the length L and the width W of the web page you designed in sequence. Example: Input: 4 Output: [2, 2] Explanation: The target area is 4, and all the possible ways to construct it are [1,4], [2,2], [4,1]. But according to requirement 2, [1,4] is illegal; according to requirement 3, [4,1] is not optimal compared to [2,2]. So the length L is 2, and the width W is 2. Note:
单调栈是一种用来解决首递增序列问题的数据结构，其满足从栈顶元素到栈底元素单调的性质。单调栈还可以用来解决求矩形统计图中最大内矩形面积的问题，进一步可以用来求最小矩阵和问题。
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征，如图 1所示。
为什么使用虚函数？什么是虚函数？虚函数是为了解决什么问题？ 面向对象的三大特征： 封装 多态 继承 普通虚函数 虚析构函数 纯虚函数 抽象类 接口类 隐藏 vs 覆盖 隐藏与覆盖之间的关系 早绑定和晚
我们知道一个矩形有四个顶点，但是只要两个顶点的坐标就可以确定一个矩形了（比如左下角和右上角两个顶点坐标）。
多态是面向对象编程的三大特征之一，是面向对象思想的终极体现之一。在理解多态之前需要先掌握继承、重写、父类引用指向子类对象的相关概念。
image.png 相信大部分同学曾经都学习过快速排序、Huffman、KMP、Dijkstra等经典算法，初次学习时我们惊叹于算法的巧妙，同时被设计者的智慧所折服。于是，我们仔细研读算法的每一步，甚至去证明算法的正确性，或者是去尝试优雅地实现这些算法。总之，我们会花费很大的时间精力去理解这些智慧的结晶。 然而，现在对于这些经典的算法你仍然了然于胸吗？就算现在你仍然记得这些算法的步骤，你敢确保一年后、十年后自己不会忘记？我想没有多少人敢保证吧。 我们当然希望自己掌握一个算法后，就永远不会忘记，最好还能举一反
这几天群里打卡的几道题都是十分经典的面试题，经典是因为这些题都是一题多解的。在这些高效的解法中，单调栈是一个很有技巧的解法，所以这一次我们来聊聊这个单调栈。
乍看之下有点麻烦，每次操作都要变化矩阵，但实际上因为每次操作都是一个从左上角开始的矩形区域，所以实际上每次都会保证最小的操作范围内的数加一，也就是说我们只用遍历操作，找到最小的a和b，那么他们下面的区域一定每次操作都进行了加一，一定是最大的数，因此计算其面积就可以了。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 文末有送书福利！！！ 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法，它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特
斯特林公式（Stirling’s approximation）是一条用来取 n 的阶乘的近似值的数学公式。一般来说，阶乘的计算复杂度为线性。当要为某些极大的 n 求阶乘时，常见的方法复杂度不可接受。斯特林公式能够将求解阶乘的复杂度降低到对数级。而且，即使在 n 很小的时候，斯特林公式的取值已经十分准确。
给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。
栈(Stack)是一种操作受限的线性表，只允许一端进，同一端出，因而具有后进先出(LIFO)的特性。
实验目的：掌握类的继承、抽象类的定义和使用、对象的向上转型。 实验内容：已知若干图形，求以该图形为底的锥体的体积。 实验要求：用面向抽象的思想实现。 实验步骤： 1、程序总体框架
方法嵌套的概念其实比较好理解，就是在调用方法的过程中又遇到了方法的调用，在刚开始接触的时候虽然在逻辑上能够理解为什么运行结果是这样的，但是对于代码执行的过程还是感觉有些绕。
先说明一下，fanvas是笔者在企鹅公司开发的，即将开源的flash转canvas工具。 脏区重绘(dirty rectangle)并不是一门新鲜的技术了，这在最早2D游戏诞生的时候就已经存在。 复杂
搞定大厂算法面试之leetcode精讲13.单调栈 视频讲解（高效学习）:点击学习 目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 239. 滑动窗口最大值 (hard) 方法1.优先队列 动画过大，点击查
给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积。
一年多没做 LeetCode 算法题了，最近在 LeetCode 发现可以筛选出有 “几何” 标签的算法题，有个几十道题。
蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文：
调用该API会返回一个Rect对象实例，它是OpenCV关于矩形的数据结构， 从中可以得到外界矩形（边界框）的宽高， 然后就可以计算出轮廓的横纵比了。
今天是LeetCode专题第52篇文章，我们一起来看LeetCode第84题，Largest Rectangle in Histogram（最大矩形面积）。
从这个矩，你可以提取有用的数据，如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
本系列配套代码和用到的数据都会开源到这个仓库，欢迎大家 Star，https://github.com/DesertsX/d3-tutorial
算法：Extend是轮廓面积与矩形边界（矩形包围框、矩形轮廓）面积之比，作为轮廓的自身属性，也作为矩形轮廓所包围对象的特征。
前言:前几天一个阿姨告诉我她一碰见数学就头疼,是一个不折不扣的数学白痴,我说你学到的是学校的数学,那不是真正的数学,当时我立了flag,要让你喜欢上有趣的数学,于是就有了这个系列的诞生. 我们为什么要
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing only 1's and return its area.
https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/
在一个定义了直角坐标系的纸上，画一个(x1,y1)到(x2,y2)的矩形指将横坐标范围从x1到x2，纵坐标范围从y1到y2之间的区域涂上颜色。 下图给出了一个画了两个矩形的例子。第一个矩形是(1,1) 到(4, 4)，用绿色和紫色表示。第二个矩形是(2, 3)到(6, 5)，用蓝色和紫色表示。图中，一共有15个单位的面积被涂上颜色，其中紫色部分被涂了两次，但在计算面积时只计算一次。在实际的涂色过程中，所有的矩形都涂成统一的颜色，图中显示不同颜色仅为说明方便。
https://leetcode-cn.com/problems/rectangle-area
今天是LeetCode专题53篇文章，我们一起来看看LeetCode中的85题，Maximal Rectangle（最大面积矩形）。
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
作为一位web开发者， 懂得怎样去规划一个页面的尺寸是很重要的。 现给定一个具体的矩形页面面积，你的任务是设计一个长度为 L 和宽度为 W 且满足以下要求的矩形的页面。要求：
问题描述 试题编号： 201409-2 试题名称： 画图 时间限制： 1.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 在一个定义了直角坐标系的纸上，画一个(x1,y1)到(x2,y2)的矩形指将横坐标范围从x1到x2，纵坐标范围从y1到y2之间的区域涂上颜色。 下图给出了一个画了两个矩形的例子。第一个矩形是(1,1) 到(4, 4)，用绿色和紫色表示。第二个矩形是(2, 3)到(6, 5)，用蓝色和紫色表示。图中，一共有15个单位的面积被涂上颜色，其中紫色部分被涂了两次，但在计算面积时只计算一次。在实际的涂色过程中，所有的矩形都涂成统一的颜色，图中显示不同颜色仅为说明方便。 给出所有要画的矩形，请问总共有多少个单位的面积被涂上颜色。 输入格式 输入的第一行包含一个整数n，表示要画的矩形的个数。 接下来n行，每行4个非负整数，分别表示要画的矩形的左下角的横坐标与纵坐标，以及右上角的横坐标与纵坐标。 输出格式 输出一个整数，表示有多少个单位的面积被涂上颜色。 样例输入 2 1 1 4 4 2 3 6 5 样例输出 15 评测用例规模与约定 1<=n<=100，0<=横坐标、纵坐标<=100。 该题目只提交了70分
https://leetcode-cn.com/problems/maximal-rectangle/
显然这是一个简单的数值积分问题，但是过冷水会给大家分享简单问题吗？其必有玄妙，且听我道来。
前言 什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
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描述：在一个定义了直角坐标系的纸上，画一个(x1,y1)到(x2,y2)的矩形指将横坐标范围从x1到x2，纵坐标范围从y1到y2之间的区域涂上颜色。下图给出了一个画了两个矩形的例子。第一个矩形是(1,1) 到(4, 4)，用绿色和紫色表示。第二个矩形是(2, 3)到(6, 5)，用蓝色和紫色表示。图中，一共有15个单位的面积被涂上颜色，其中紫色部分被涂了两次，但在计算面积时只计算一次。在实际的涂色过程中，所有的矩形都涂成统一的颜色，图中显示不同颜色仅为说明方便。
最小面积矩形。给一个坐标列表，计算这些坐标可以组成的最小矩形面积，其中矩形平行于 x 轴和 y 轴。
对于很多人来说定积分的内容其实早在高中就已经接触过了，比如在高中物理当中，我们经常使用一种叫做”微元法“的方法来解决一些物理问题。但实际上所谓的”微元法“本质上来说其实就是一种微积分计算方法。我们来看两个简单的例子。
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