博客
关于我
【Leetcode】223. Rectangle Area
阅读量:194 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1179 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

给定平面直角坐标系中两个矩形,求其边界围成的区域的面积。计算两个矩形重叠部分即可,如果没有重叠则直接返回两个矩形面积之和,否则返回面积之和减去重叠部分的面积。

代码解析:

public class Solution {    public int computeArea(int A, int B, int C, int D, int E, int F, int G, int H) {        // 计算重叠部分的左、右边界坐标        int left = Math.max(A, E);        int right = Math.min(C, G);        // 计算重叠部分的上、下边界坐标        int low = Math.max(B, F);        int up = Math.min(D, H);        // 计算两个矩形的面积之和        int sum = (C - A) * (D - B) + (G - E) * (H - F);        // 判断是否有重叠        if (right <= left || up <= low) {            return sum; // 没有重叠时,直接返回面积之和        }        // 计算重叠部分的面积        int overlap = (right - left) * (up - low);        return sum - overlap; // 有重叠时,返回面积之和减去重叠部分    }}

代码解释:

  • 确定重叠边界:

    • left = Math.max(A, E):取两个矩形左边界较大的一个。
    • right = Math.min(C, G):取两个矩形右边界较小的一个。
    • low = Math.max(B, F):取两个矩形下边界较大的一个。
    • up = Math.min(D, H):取两个矩形上边界较小的一个。
  • 计算面积之和:

    • 第一个矩形面积:(C - A) * (D - B)
    • 第二个矩形面积:(G - E) * (H - F)
    • 总面积:sum = (C - A) * (D - B) + (G - E) * (H - F)
  • 判断是否有重叠:

    • 如果 right <= leftup <= low,说明没有重叠,直接返回总面积。
  • 计算并返回重叠部分面积:

    • 重叠宽度:right - left
    • 重叠高度:up - low
    • 重叠面积:overlap = (right - left) * (up - low)
    • 最终返回总面积减去重叠面积。
  • 时空复杂度:

    该算法的时间复杂度为 O(1),因为所有操作仅涉及基本的算术运算和条件判断,无需循环或其他复杂操作。

    转载地址:http://azcs.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    pandas 重新采样到每月的特定工作日
    查看>>
    pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
    查看>>
    pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
    查看>>
    Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.columns、get_dummies等用法
    查看>>
    pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法5
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>
    Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
    查看>>
    pandas交换两列
    查看>>
    pandas介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>