Récipient avec le plus d'eau
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Conteneur avec le plus d'eau ».
1. Apprendre
Le problème du « Conteneur contenant le plus d'eau » est un défi clé dans la section Deux pointeurs.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le conteneur contenant le plus d'eau.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème concernant le conteneur contenant le plus d'eau.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Vous recevez un tableau d’entiers height de longueur n. Il y a n lignes verticales tracées de telle sorte que les deux extrémités de la ième ligne sont (i, 0) et (i, height[i]).
Trouvez deux lignes qui, avec l'axe des x, forment un récipient, de telle sorte que le récipient contienne le plus d'eau.
Renvoie la quantité maximale d’eau qu’un récipient peut stocker.
Notez que vous ne pouvez pas incliner le conteneur.
Écrivez une fonction maxArea(height: List[int]) -> int.
- •n == len(height)
- •2 <= n <= 10^5
- •0 <= height[i] <= 10^4
Exemples
height = [1, 8, 6, 2, 5, 4, 8, 3, 7]
49
The max area is between lines at index 1 (height 8) and index 8 (height 7). Area = min(8, 7) * (8 - 1) = 7 * 7 = 49.
height = [1, 1]
1
Area = min(1, 1) * (1 - 0) = 1.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def max_area_opt(height):
res = 0
l, r = 0, len(height) - 1
while l < r:
area = (r - l) * min(height[l], height[r])
res = max(res, area)
if height[l] < height[r]:
l += 1
else:
r -= 1
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def max_area_brute(height):
res = 0
for l in range(len(height)):
for r in range(l + 1, len(height)):
area = (r - l) * min(height[l], height[r])
res = max(res, area)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Two Pointers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème à deux pointeurs s’appliquent.
Questions connexes
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