题目地址: https://leetcode-cn.com/problems/trapping-rain-water
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。
上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图,在这种情况下,可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。 感谢 Marcos 贡献此图。
第一种方法是暴力求解,对于给定的一个柱子,我们分别找到它的左右边界,然后其中的最小值减除当前柱子的高度,就是它能接的水
int min(int a, int b){
return a > b ? b : a;
}
int max(int a, int b){
return a < b ? b : a;
}
int trap(int* height, int heightSize){
int left_max;
int right_max;
int ans=0;
//从1到n-1即可,因为第一个和最后一个不能有水
for (int i = 1; i < heightSize - 1; i++){
left_max = height[i];
right_max = height[i];
for (int j = 0; j < i; j++){
left_max = max(left_max, height[j]);
}
for (int j = heightSize - 1; j > i; j--){
right_max = max(right_max, height[j]);
}
//计算接水面积
ans += min(left_max, right_max) - height[i];
}
return ans;
}
这一种方法是两层循环,时间复杂度是O(n^2). 其中第二层的循环是实时计算当前柱子的左右边界。如果已知每个柱子的左右边界,我们就可以省掉嵌套循环,可以用ans += min(left_max[i], right_max[i]) - height[i];
直接计算面积。问题就在于如何提前计算好left_max[i]
和right_max[i]
。我们只需要分别为左右遍历数组,在遍历过程中,比较当前值和前一个值,用其中较大值更新当前值。
class Solution {
public:
int trap(vector<int>& height)
{
if(height.size() == 0) return 0;
int ans = 0;
int size = height.size();
vector<int> left_max(size), right_max(size);
left_max[0] = height[0];
for (int i = 1; i < size; i++) {
left_max[i] = max(height[i], left_max[i - 1]);
}
right_max[size - 1] = height[size - 1];
for (int i = size - 2; i >= 0; i--) {
right_max[i] = max(height[i], right_max[i + 1]);
}
for (int i = 1; i < size - 1; i++) {
ans += min(left_max[i], right_max[i]) - height[i];
}
return ans;
}
};
这里用了2个额外的数组,避免了嵌套循环,用空间换时间。
方法3,前面是按列计算每一列的接水量,我们其实还可以按行计算每一行的接水量。
我们依次遍历柱子,如果当前柱子比之前的小,那就说明它有可能和之前的柱子组成一个凹型空间,也就是说它的左边界就是它的前一个柱子,但是右边界我们暂时不清楚。如果当前柱子比上一个元素大,就说明前一个元素的右边界确定了。下面是两个特殊的例子,下图左直到第五个柱子才确定了第四根柱子的左右边界,而下图右则到头都没有找到有边界
这种依次加入元素,然后从后往前取出元素的方式可以让我们联想到栈这种先进后出数据结构。具体算法逻辑如下
- 读取最新元素,
- 和栈顶元素对应的高度比较,
- 如果低于栈顶元素对应高度,则直接入栈
- 如果高于栈顶元素对应高度,则开始计算面积
面积的计算公式为,凹型区间两边柱子的较低者减去凹形区间最低元素高度,乘以两边柱子的距离。
代码如下:
class Solution {
public:
int trap(vector<int>& height) {
int ans = 0;
stack<int> st;
int current = 0;
while( current < height.size()){
while( !st.empty() && height[current] > height[st.top()]){
//获取中间位置
int mid = st.top();
st.pop();
//获取左侧位置
if ( st.empty()) {
break;
}
int left = st.top();
//左右间距
int distance = current - left - 1;
//面积=高度差 x 距离
int bound_height = min(height[left], height[current] ) - height[mid];
ans += distance * bound_height;
}
st.push(current++);
}
return ans;
}
};