收集雨水
“捕获雨水”问题的详细指南和 Python 实施。
1. 学习
“捕获雨水”问题是“两点”部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化收集雨水的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读“收集雨水”的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定 n 非负整数表示海拔图，其中每个条形的宽度为 1，计算下雨后它可以捕获多少水。
编写一个函数 trap(height: List[int]) -> int。
- •n == len(height)
- •1 <= n <= 2 * 10^4
- •0 <= height[i] <= 10^5
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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