通常，直方图用于表示离散分布，例如，文本中字符的频率。 现在，请你计算在公共基线处对齐的直方图中最大矩形的面积。 图例右图显示了所描绘直方图的最大对齐矩形。 Format Input 输入包含几个测试用例。 每个测试用例占据一行，用以描述一个直方图，并以整数 n 开始，表示组成直方图的矩形数目。 然后跟随 n 个整数 h1，…，hn。 这些数字以从左到右的顺序表示直方图的各个矩形的高度。 每个矩形的宽度为 1。 同行数字用空格隔开。 当输入用例为 n=0 时，结束输入，且该用例不用考虑。 Output 对于每一个测试用例，输出一个整数，代表指定直方图中最大矩形的区域面积。 每个数据占一行。 请注意，此矩形必须在公共基线处对齐。 数据范围 1≤n≤100000, 0≤hi≤1000000000

思路：
1. 以每个矩形为高，寻找以此矩形为高的最大矩形面积。
2. 如何寻找以此矩形为高的最大矩形面积呢？我们可以从此矩形向两边扩展，直到遇到高度小于此矩形高度的矩形，计算此时矩形的面积。
3. 如何快速寻找左右两边第一个高度小于此矩形高度的矩形呢？我们可以利用单调栈来实现。

时间复杂度：O(n)

Python代码：

相关问题

上面两段代码都有问题，现在重新写一个用于画频率分布直方图的函数

好的，我可以帮你写一个Python函数来画频率分布直方图。下面是代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_histogram(data, num_bins, xlabel, ylabel, title):
    """
    用于画频率分布直方图的函数
    :param data: 待画直方图的数据
    :param num_bins: 直方图的柱子数量
    :param xlabel: x轴标签
    :param ylabel: y轴标签
    :param title: 图表标题
    """
    # 画直方图
    n, bins, patches = plt.hist(data, num_bins, density=True, alpha=0.75)

    # 添加坐标轴标签和标题
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.title(title)

    # 添加网格线
    plt.grid(True)

    # 显示图表
    plt.show()

这个函数需要传入5个参数：

- data：待画直方图的数据，可以是一个数组或列表
- num_bins：直方图的柱子数量，整数类型
- xlabel：x轴标签，字符串类型
- ylabel：y轴标签，字符串类型
- title：图表标题，字符串类型

如果你想画出一个频率分布直方图，只需要调用这个函数并传入相应的参数即可。

说明离散直方图均衡化技术通常不产生平坦直方图的原因

离散直方图均衡化技术是一种用于图像增强的技术，它通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度值分布更加均匀，从而增强图像的对比度和清晰度。然而，这种技术并不总是能够产生平坦直方图，原因如下：

1. 图像本身的特性：某些图像的灰度分布本来就比较平坦，这时候进行直方图均衡化也不会产生平坦直方图。

2. 直方图分布的不均匀性：如果图像的直方图在某些灰度级别上分布过于集中，那么进行直方图均衡化后，这些灰度级别的像素值会被映射到其他灰度级别上，从而导致直方图不再平坦。

3. 量化误差：在进行离散直方图均衡化时，像素值可能会因为量化误差而偏离原本的灰度级别，这也会导致直方图不平坦。

因此，离散直方图均衡化技术不一定能够产生平坦直方图，但它仍然是一种有效的图像增强方法。