def solution(n, array):
max_area = 0
for i in range(n):
min_height = array[i]
for j in range(i, n):
min_height = min(min_height, array[j])
width = j - i + 1
area = min_height * width
max_area = max(max_area, area)
return max_area
```**函数定义**：
- `solution`函数接受两个参数`n`和`array`，分别表示数组的长度和要处理的数组。
**主要逻辑**：
- 初始化`max_area`为 0，用于存储最终要返回的最大矩形面积。
- 第一个循环`for i in range(n)`：以数组中的每个位置作为起点。
- 初始化`min_height`为当前起点位置的高度`array[i]`。
- 第二个循环`for j in range(i, n)`：从当前起点位置开始逐步向后遍历，直到数组末尾。
- 在这个循环中，不断更新`min_height`为当前子数组中最小的高度，即`min(min_height, array[j])`。
- 计算当前子数组的宽度为`j - i + 1`，表示从起点`i`到当前位置`j`的元素个数。
- 根据当前子数组的最小高度和宽度计算矩形面积`area = min_height * width`。
- 将当前矩形面积与已记录的最大矩形面积进行比较，更新`max_area`为较大值，即`max_area = max(max_area, area)`。
**返回结果**：
- 最后，函数返回`max_area`，即整个数组中任意长度的相邻元素所能形成的最大矩形面积。
提供一些其他编程语言实现的类似算法的代码
最大矩形面积问题的其他解法
如何在实际应用中使用最大矩形面积算法？
我们可以把对模型的使用过程拆解成三块，分别是**输入提示**（对应图中的Format）、**调用模型**（对应图中的Predict）和**输出解析**（对应图中的Parse）。这三块形成了一个整体，因此在LangChain中这个过程被统称为 **Model I/O**（Input/Output）。
在模型 I/O的每个环节，LangChain都为咱们提供了模板和工具，快捷地形成调用各种语言模型的接口。
1. **提示模板**：使用模型的第一个环节是把提示信息输入到模型中，你可以创建LangChain模板，根据实际需求动态选择不同的输入，针对特定的任务和应用调整输入。
1. **语言模型**：LangChain允许你通过通用接口来调用语言模型。这意味着无论你要使用的是哪种语言模型，都可以通过同一种方式进行调用，这样就提高了灵活性和便利性。
1. **输出解析**：LangChain还提供了从模型输出中提取信息的功能。通过输出解析器，你可以精确地从模型的输出中获取需要的信息，而不需要处理冗余或不相关的数据，更重要的是还可以把大模型给回的非结构化文本，转换成程序可以处理的结构化数据。
下面我们用示例的方式来深挖一下这三个环节。先来看看LangChain中提示模板的构建。
## 提示模板
语言模型是个无穷无尽的宝藏，人类的知识和智慧，好像都封装在了这个“魔盒”里面了。但是，怎样才能解锁其中的奥秘，那可就是仁者见仁智者见智了。所以，现在“提示工程”这个词特别流行，所谓Prompt Engineering，就是专门研究对大语言模型的提示构建。
我的观点是，使用大模型的场景千差万别，因此肯定不存在那么一两个神奇的模板，能够骗过所有模型，让它总能给你最想要的回答。然而，好的提示（其实也就是好的问题或指示啦），肯定能够让你在调用语言模型的时候事半功倍。
那其中的具体原则，不外乎吴恩达老师在他的[提示工程课程](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Flearn.deeplearning.ai%2Flogin%3Fredirect_course%3Dchatgpt-prompt-eng "https://learn.deeplearning.ai/login?redirect_course=chatgpt-prompt-eng")中所说的：
1. 给予模型清晰明确的指示
1. 让模型慢慢地思考
说起来很简单，对吧？是的，道理总是简单，但是如何具体实践这些原则，又是个大问题。让我从创建一个简单的LangChain提示模板开始。
这里，我们希望为销售的每一种鲜花生成一段简介文案，那么每当你的员工或者顾客想了解某种鲜花时，调用该模板就会生成适合的文字。
这个提示模板的生成方式如下：
plain 复制代码 AI练中学
导入LangChain中的提示模板
from langchain.prompts import PromptTemplate
创建原始模板
template = """您是一位专业的鲜花店文案撰写员。\n 对于售价为 {price} 元的 {flower_name} ，您能提供一个吸引人的简短描述吗？ """
根据原始模板创建LangChain提示模板
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
打印LangChain提示模板的内容
print(prompt)
提示模板的具体内容如下：
plain 复制代码 AI练中学 input_variables=['flower_name', 'price'] output_parser=None partial_variables={} template='/\n您是一位专业的鲜花店文案撰写员。 \n对于售价为 {price} 元的 {flower_name} ，您能提供一个吸引人的简短描述吗？\n' template_format='f-string' validate_template=True
