【LeetCode力扣】42.接雨水(困难)

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作者
猴君
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目录

1、题目介绍

2、解题

2.1、解题思路

 2.2、图解说明

2.3、解题代码

1、题目介绍

原题链接:42. 接雨水 - 力扣(LeetCode)

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 

提示:

  • n == height.length
  • 1 <= n <= 2 * 104
  • 0 <= height[i] <= 105

2、解题

2.1、解题思路

一个用木板围成的桶能装多少水取决于最短的那块木板,同理,这道题我们可以把它看做成是由若干块木板组成的一个桶,只是它们是以并排的方式组成的,这里我用leftright两个指针分别指向最左和最右的两块木板,用变量 sum 来记录总的装水量以及两个变量leftMax和rightMax来记录左边最高的木板值和右边最高的木板值,哪一边的 (left / right)Max 更小就用哪边的 (left / right)Max 减去 (left / right)所指的值,这样就能求出指针移动一次的装水量了。初始时 left = 0; right = n-1 (n就是数组的长度),leftMax = 0;rightMax = 0 。指针 left 只会向右移动,指针 right 只会向左移动,在移动指针的过程中决定两个变量 leftMax 和 rightMax 的值。

left 小于 right 的时候,也就是两个指针没有相遇之前,进行的操作如下:

(1)使用 height[left] 和 height[right] 的值更新 leftMax 和 rightMax 的值;就是 leftMax 记录 left 从左往右所指过的值中的最大值;rightMax 记录 right 从右往左所指过的值中的最大值,即执行:leftmax = Math.max(leftmax, height[left]);    rightmax = Math.max(rightmax, height[right]);

(2)如果 height[left] < height[right],则必有 leftMax < rightMax,下标 left 处能接的雨水量等于 leftMax − height[left],将下标 left 处能接的雨水量加到能接的雨水总量,然后将 left 加 1(即向右移动一位)即执行:sum += leftmax - height[left];  left++;

(3)如果 height[left] ≥ height[right],则必有 leftMax≥rightMax,下标 right 处能接的雨水量等于 rightMax − height[right],将下标 right 处能接的雨水量加到能接的雨水总量,然后将 right 减 1(即向左移动一位)即执行:sum += rightmax - height[right];  right--;

 2.2、图解说明

 定义一个数组,height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]

 

 

2.3、解题代码

class Solution {     public int trap(int[] height) {         int left = 0;         int right = height.length-1;         int sum = 0;         int leftmax = 0;         int rightmax = 0;         while(left < right){             leftmax = Math.max(leftmax, height[left]);             rightmax = Math.max(rightmax, height[right]);             if(height[left] < height[right]){                 sum += leftmax - height[left];                 left++;             } else{                 sum += rightmax - height[right];                 right--;             }         }         return sum;     } }

复杂度分析:

时间复杂度:O(n),其中 n 是数组 height 的长度。两个指针的移动总次数不超过 n。

空间复杂度:O(1),只需要使用常数的额外空间。

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