What is the best way to solve Trapping Rain Water?

The optimized O(n) approach using Two Pointers patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰쉬움

빗물 가두기

'빗물 트랩' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

각 막대의 너비가 1인 고도 지도를 나타내는 n 음수가 아닌 정수가 주어지면 비가 내린 후 얼마나 많은 물을 가둘 수 있는지 계산합니다.

trap(height: List[int]) -> int 함수를 작성하세요.

제약

•n == len(height)
•1 <= n <= 2 * 10^4
•0 <= height[i] <= 10^5

예

Example 1

Input

height = [0, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 3, 2, 1, 2, 1]

Output

Explanation

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.

Example 2

Input

height = [4, 2, 0, 3, 2, 5]

Output

Explanation

Water trapped: 2 above index 1, 4 above index 2, 1 above index 3, 2 above index 4 = 9 total.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 두 포인터 관련 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

두 포인터 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

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

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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 res