Piéger l’eau de pluie
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Piègement de l'eau de pluie ».
1. Apprendre
Le problème du « piégeage de l'eau de pluie » est un défi clé dans la section Two Pointers.
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
Visualiser le flux logique pour piéger l'eau de pluie.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème relatif au piégeage de l’eau de pluie.
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
Étant donné n nombres entiers non négatifs représentant une carte d'élévation où la largeur de chaque barre est de 1, calculez la quantité d'eau qu'elle peut piéger après la pluie.
Écrivez une fonction trap(height: List[int]) -> int.
- •n == len(height)
- •1 <= n <= 2 * 10^4
- •0 <= height[i] <= 10^5
Exemples
height = [0, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 3, 2, 1, 2, 1]
6
The elevation map traps 6 units of rain water. Water fills between the bars: 1 unit above index 2, 1 unit above index 4, 2 units above index 5, 1 unit above index 6, and 1 unit above index 9.
height = [4, 2, 0, 3, 2, 5]
9
Water trapped: 2 above index 1, 4 above index 2, 1 above index 3, 2 above index 4 = 9 total.
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 trap_opt(height):
if not height: return 0
l, r = 0, len(height) - 1
leftMax, rightMax = height[l], height[r]
res = 0
while l < r:
if leftMax < rightMax:
l += 1
leftMax = max(leftMax, height[l])
res += leftMax - height[l]
else:
r -= 1
rightMax = max(rightMax, height[r])
res += rightMax - height[r]
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def trap_brute(height):
if not height: return 0
n = len(height)
res = 0
for i in range(n):
left_max = max(height[:i+1])
right_max = max(height[i:])
res += min(left_max, right_max) - height[i]
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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