Trapping Rain Water
Detailed guide and Python implementation for the 'Trapping Rain Water' problem.
1. 学ぶ
The 'Trapping Rain Water' problem is a key challenge in the Two Pointers section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Trapping Rain Water.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Trapping Rain Water carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- ツー ポインタ アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の 2 ポインタ問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Two Pointers 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 株を売買するのに最適な時期 ---パイセップ--- 「株式の売買に最適な時期」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 配列 __PYCODE_0__ が与えられます。ここで、__PYCODE_1__ は、__PYCODE_2__ 日目の特定の株式の価格です。 ある株を買う日を選択し、その株を売るには将来の別の日を選択することで、利益を最大化したいと考えています。 この取引から達成できる最大の利益を返します。利益を達成できない場合は、__PYCODE_3__ を返します。 関数 __PYCODE_4__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 引き違い窓 ---パイセップ--- 「株式の売買に最適な時期」問題は、スライディング ウィンドウ セクションにおける重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 株式の売買に最適な時期のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 株式の売買に最適な時期に関する問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- スライディング ウィンドウ アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準のスライディング ウィンドウ問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのスライディング ウィンドウ固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 繰り返し文字を含まない最長の部分文字列 ---パイセップ--- 「繰り返し文字を含まない最長の部分文字列」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 文字列 __PYCODE_0__ を指定して、文字を繰り返さない最長の部分文字列の長さを見つけます。 関数 __PYCODE_1__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 引き違い窓 ---パイセップ--- 「繰り返し文字を含まない最長の部分文字列」問題は、スライディング ウィンドウ セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it can trap after raining.
Write a function trap(height: List[int]) -> int.
- •n == len(height)
- •1 <= n <= 2 * 10^4
- •0 <= height[i] <= 10^5
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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 resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Two Pointers problem properties apply.
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