1.接雨水
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。
图片说明
上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图,在这种情况下,可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。 感谢 Marcos 贡献此图。
示例:
输入: [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出: 6
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/trapping-rain-water
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方法一:暴力
直接按问题描述进行。对于数组中的每个元素,我们找出下雨后水能达到的最高位置,等于两边最大高度的较小值减去当前高度的值。

int trap(vector<int>& height)
{
    int ans = 0;
    int size = height.size();
    for (int i = 1; i < size - 1; i++) {
        int max_left = 0, max_right = 0;
        for (int j = i; j >= 0; j--) { //Search the left part for max bar size
            max_left = max(max_left, height[j]);//找到当前列左面最大的列
        }
        for (int j = i; j < size; j++) { //Search the right part for max bar size
            max_right = max(max_right, height[j]);//找到当前列右面最大的列
        }
        ans += max(0,min(max_left, max_right) - height[i]);//水量是二者最小值减去此列高度,此处不严谨,当右面的值小于0时,不计数
    }
    return ans;
}

方法二:动态规划
在暴力方法中,我们仅仅为了找到最大值每次都要向左和向右扫描一次。但是我们可以提前存储这个值。因此,可以通过动态编程解决。
这个概念可以见下图解释:
图片说明

int trap(vector<int>& height)
{
    if(height == null)
        return 0;
    int ans = 0;
    int size = height.size();
    vector<int> left_max(size), right_max(size);
    left_max[0] = height[0];
    for (int i = 1; i < size; i++) {
        left_max[i] = max(height[i], left_max[i - 1]);//DP
    }
    right_max[size - 1] = height[size - 1];
    for (int i = size - 2; i >= 0; i--) {
        right_max[i] = max(height[i], right_max[i + 1]);//DP
    }
    for (int i = 1; i < size - 1; i++) {
        ans += max(0,min(left_max[i], right_max[i]) - height[i]));//同样不严谨,改
    }
    return ans;
}

方法三:堆栈的应用
我们可以不用像方法二那样存储最大高度,而是用栈来跟踪可能储水的最长的条形块。使用栈就可以在一次遍历内完成计算。
我们在遍历数组时维护一个栈。如果当前的条形块小于或等于栈顶的条形块,我们将条形块的索引入栈,意思是当前的条形块被栈中的前一个条形块界定。如果我们发现一个条形块长于栈顶,我们可以确定栈顶的条形块被当前条形块和栈的前一个条形块界定,因此我们可以弹出栈顶元素并且累加答案到ans。

int trap(vector<int>& height)
{
    int ans = 0, current = 0;
    stack<int> st;
    while (current < height.size()) {
        while (!st.empty() && height[current] > height[st.top()]) {
            int top = st.top();
            st.pop();
            if (st.empty())
                break;
            int distance = current - st.top() - 1;
            int bounded_height = min(height[current], height[st.top()]) - height[top];
            ans += distance * bounded_height;
        }
        st.push(current++);
    }
    return ans;
}

方法四:双指针

int trap(vector<int>& height)
{
    int left = 0, right = height.size() - 1;
    int ans = 0;
    int left_max = 0, right_max = 0;
    while (left < right) {
        if (height[left] < height[right]) {
            height[left] >= left_max ? (left_max = height[left]) : ans += (left_max - height[left]);
            ++left;
        }
        else {
            height[right] >= right_max ? (right_max = height[right]) : ans += (right_max - height[right]);
            --right;
        }
    }
    return ans;
}