IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 数据结构与算法 -> 【LeetCode每日一题】——42.接雨水 -> 正文阅读

[数据结构与算法]【LeetCode每日一题】——42.接雨水

一【题目类别】

  • 动态规划

二【题目难度】

  • 困难

三【题目编号】

  • 42.接雨水

四【题目描述】

  • 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。

五【题目示例】

  • 示例 1:

    • 在这里插入图片描述
    • 输入:height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
    • 输出:6
    • 解释: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)。
  • 示例 2:

    • 输入:height = [4,2,0,3,2,5]
    • 输出:9

六【解题思路】

  • 利用动态规划的思想
  • 首先确定接雨水的计算方式,用列去计算比较方便,因为底固定为1,只需确定高即可
  • 那么当前列可以接雨水的体积就是:min(当前列左边的最高值,当前列右边的最高值) - 当前列高度即可
  • 确定了计算方法之后我们只需要分别求得某列左边和右边的最大高度
  • 某列左边的最大高度的动态方程为:dpLeft[i] = max(dpLeft[i - 1], height[i])
  • 某列右边的最大高度的动态方程为:dpRight[i] = max(dpRight[i + 1], height[i])
  • 最后再遍历一遍数组就可以根据动态方程和体积公式求出所有可以接到水的最大体积
  • 最后返回结果即可

七【题目提示】

  • n = = h e i g h t . l e n g t h n == height.length n==height.length
  • 1 < = n < = 2 ? 1 0 4 1 <= n <= 2 * 10^4 1<=n<=2?104
  • 0 < = h e i g h t [ i ] < = 1 0 5 0 <= height[i] <= 10^5 0<=height[i]<=105

八【时间频度】

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n 是数组长度
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n 是数组长度

九【代码实现】

  1. Java语言版
package DynamicProgramming;

public class p42_TrappingRainWater {

    public static void main(String[] args) {
        int[] height = {0, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 3, 2, 1, 2, 1};
        int res = trap(height);
        System.out.println("res = " + res);
    }

    public static int trap(int[] height) {
        int len = height.length;
        int[] dpLeft = new int[len];
        dpLeft[0] = height[0];
        int[] dpRight = new int[len];
        dpRight[len - 1] = height[len - 1];
        int water = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dpLeft[i] = Math.max(dpLeft[i - 1], height[i]);
        }
        for (int i = len - 2; i >= 0; i--) {
            dpRight[i] = Math.max(dpRight[i + 1], height[i]);
        }

        for (int i = 1; i <= len - 1; i++) {
            int level = Math.min(dpLeft[i], dpRight[i]);
            water += Math.max(0, level - height[i]);
        }
        return water;
    }

}
  1. C语言版
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define max(a,b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
#define min(a,b) ((a) > (b) ? (b) : (a))

int trap(int* height, int heightSize)
{
	int* dpLeft = (int*)malloc(sizeof(int) * heightSize);
	dpLeft[0] = height[0];
	int* dpRight = (int*)malloc(sizeof(int) * heightSize);
	dpRight[heightSize - 1] = height[heightSize - 1];
	int water = 0;
	for (int i = 1; i < heightSize; i++)
	{
		dpLeft[i] = max(dpLeft[i - 1], height[i]);
	}
	for (int i = heightSize - 2; i >= 0; i--)
	{
		dpRight[i] = max(dpRight[i + 1], height[i]);
	}
	for (int i = 1; i < heightSize - 1; i++)
	{
		int level = min(dpLeft[i], dpRight[i]);
		water += max(0, level - height[i]);
	}
	return water;
}

/*主函数省略*/

十【提交结果】

  1. Java语言版
    在这里插入图片描述

  2. C语言版
    在这里插入图片描述

  数据结构与算法 最新文章
【力扣106】 从中序与后续遍历序列构造二叉
leetcode 322 零钱兑换
哈希的应用:海量数据处理
动态规划|最短Hamilton路径
华为机试_HJ41 称砝码【中等】【menset】【
【C与数据结构】——寒假提高每日练习Day1
基础算法——堆排序
2023王道数据结构线性表--单链表课后习题部
LeetCode 之 反转链表的一部分
【题解】lintcode必刷50题<有效的括号序列
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2022-09-25 23:20:35  更:2022-09-25 23:21:32 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年5日历 -2024/5/19 17:45:09-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码