leetCode 42.Trapping Rain Water(凹槽的雨水) 解题思路和方法

Trapping Rain Water



Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining.



For example, 

Given [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1], return 6.



leetCode 42.Trapping Rain Water(凹槽的雨水) 解题思路和方法

The above elevation map is represented by array [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]. In this case, 6 units of rain water (blue section) are being trapped. Thanks Marcos for contributing this image!

思路:此题咋一看简单,可是细细思考。越想越复杂,感觉无从下手,无奈想了一天没搞定,仅仅能求助网上资料。最终思路例如以下:(网友非常强大)

(參考网址:http://www.xuebuyuan.com/1586534.html)

最后黑体字的Thanks Marcos的意思是让我们放大我们的想象力。由于上图非常easy误导我们的。假设仅仅有上图的情况的话,我们能够非常好用贪心法解决,可是。用贪心法是会出错的,由于假设我们计算当前最低点,然后往两边扩展找到两边递增的最高点,那么这个最高点非常可能是局部最高点,答案就会出错。

有两个解题思路:

1 两边往中间搜索

2 由左往右搜索,跳跃式计算

如以下的分析图,会比較直观:

leetCode 42.Trapping Rain Water(凹槽的雨水) 解题思路和方法

蓝色代表水,能够看见非常多局部最高点都被水淹了。

这里计算面积不用一般几何书的方法,这里是两边往中间遍历,记录当前第二高点secHight,然后利用这个第二高点减去当前历经的柱子。剩下就装水容量了。

为什么是第二高点?由于两边比較。最高的点不用动,仅仅移动第二高点。

第一个思路,依照上图的思想就能写出很简洁的程序了,时间复杂度为O(n):

本人照着上面的思路写的代码例如以下:

public class Solution {
public int trap(int[] height) {
Stack<Integer> st = new Stack<Integer>();
if(height.length == 0)
return 0;
int i = 0;
int j = height.length - 1;
int ans = 0;//返回的答案
int secHight = 0;//第二个高度(最高的那个不动)
while(i < j){
if(height[i] < height[j]){
secHight = Math.max(secHight,height[i]);
//由于长度为1,高度也就是面积值。假设height[i]==secHight,则新增面积为0
ans += secHight - height[i];
i++;
}else{
secHight = Math.max(secHight,height[j]);
//由于长度为1,高度也就是面积值。假设height[i]==secHight,则新增面积为0
ans += secHight - height[j];
j--;
}
}
return ans;
}
}
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