Maximal Rectangle leetcode

Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
解法转自:http://codeganker.blogspot.com/2014/04/maximal-rectangle-leetcode.html

"这道题的解法灵感来自于Largest Rectangle in Histogram这道题，假设我们把矩阵沿着某一行切下来，然后把切的行作为底面，将自底面往上的矩阵看成一个直方图（histogram）。直方图的中每个项的高度就是从底面行开始往上1的数量。根据Largest Rectangle in Histogram我们就可以求出当前行作为矩阵下边缘的一个最大矩阵。接下来如果对每一行都做一次Largest Rectangle in Histogram，从其中选出最大的矩阵，那么它就是整个矩阵中面积最大的子矩阵。
算法的基本思路已经出来了，剩下的就是一些节省时间空间的问题了。
我们如何计算某一行为底面时直方图的高度呢？ 如果重新计算，那么每次需要的计算数量就是当前行数乘以列数。然而在这里我们会发现一些动态规划的踪迹，如果我们知道上一行直方图的高度，我们只需要看新加进来的行（底面）上对应的列元素是不是0，如果是，则高度是0，否则则是上一行直方图的高度加1。利用历史信息，我们就可以在线行时间内完成对高度的更新。我们知道，Largest Rectangle in Histogram的算法复杂度是O(n)。所以完成对一行为底边的矩阵求解复杂度是O(n+n)=O(n)。接下来对每一行都做一次，那么算法总时间复杂度是O(m*n)。
空间上，我们只需要保存上一行直方图的高度O(n)，加上Largest Rectangle in Histogram中所使用的空间O(n)，所以总空间复杂度还是O(n)。代码"

public class Solution {
    public int maximalRectangle(char[][] matrix) {
        if (matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0 || matrix == null) {
            return 0;
        }
        int m = matrix.length;//列数
        int n = matrix[0].length;//行数
        int[] height = new int[n];//对每一列构造数组
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (matrix[i][j] == '0') {
                    height[j] = 0;
                } else {
                    height[j] += 1;
                }
            }
            max = Math.max(helper(height), max);//从上至下每层
        }
        return max;
    }
    public int helper(int[] height) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
        int max = 0;
        for (int i = 0; i <= height.length; i++) {
            int h;
            if (i == height.length) {// fake一个最终高度为1的直放
                h = 0;
            } else {
                h = height[i];//当前高度
            }
            while (!stack.isEmpty()) {
                if (h < height[stack.peek()]) {
                    int indx = stack.pop();
                    int k = i;//计算直方的底用于求面积
                    if (!stack.isEmpty()) {
                        k = i - stack.peek() - 1;
                    }
                    max = Math.max(max, k*height[indx]);
                } else {
                    break;
                }
            }
            stack.push(i);
        }
        return max;
    }
}