LeetCode042之接雨水(相关话题：动态规划，单调栈)

news2024/11/17 5:42:56

题目描述

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。

示例 1：

输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出：6
解释：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）。

示例 2：

输入：height = [4,2,0,3,2,5]
输出：9

提示：

n == height.length
1 <= n <= 2 * 104
0 <= height[i] <= 105

解法一：以列为中心左右拓展求单位积水

求每一列的水，我们只需要关注当前列，以及左边最高的墙，右边最高的墙就够了。

装水的多少，当然根据木桶效应，我们只需要看左边最高的墙和右边最高的墙中较矮的一个就够了。

所以，根据较矮的那个墙和当前列的墙的高度可以分为三种情况。

较矮的墙的高度大于当前列的墙的高度

把正在求的列左边最高的墙和右边最高的墙确定后，然后为了方便理解，我们把无关的墙去掉。

这样就很清楚了，现在想象一下，往两边最高的墙之间注水。正在求的列会有多少水？

很明显，较矮的一边，也就是左边的墙的高度，减去当前列的高度就可以了，也就是 2 - 1 = 1(红色处)，可以存一个单位的水。

较矮的墙的高度小于或等于当前列的墙的高度

同样的，我们把其他无关的列去掉。

以正在求的列为中心向左右拓展无法满足注水的条件

public int trap(int[] height) {
    int sum = 0;
    //最两端的列不用考虑，因为一定不会有水。所以下标从 1 到 length - 2
    for (int i = 1; i < height.length - 1; i++) {
        int max_left = 0;
        //找出左边最高
        for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
            if (height[j] > max_left) {
                max_left = height[j];
            }
        }
        int max_right = 0;
        //找出右边最高
        for (int j = i + 1; j < height.length; j++) {
            if (height[j] > max_right) {
                max_right = height[j];
            }
        }
        //找出两端较小的
        int min = Math.min(max_left, max_right);
        //只有较小的一段大于当前列的高度才会有水，其他情况不会有水
        if (min > height[i]) {
            sum = sum + (min - height[i]);
        }
    }
    return sum;
}

解法二: 动态规划

我们注意到，上述解法一中。对于每一列，我们求它左边最高的墙和右边最高的墙，都是重新遍历一遍所有高度，这里我们可以优化一下。

首先用两个数组，max_left [i] 代表第 i 列左边最高的墙的高度，max_right[i] 代表第 i 列右边最高的墙的高度。

对于 max_left我们其实可以这样求。

max_left [i+1] = Max(max_left [i],height[i])。它前边的墙的左边的最高高度和它前边的墙的高度选一个较大的，就是当前列左边最高的墙了。

对于 max_right我们可以这样求。

max_right[i-1] = Max(max_right[i],height[i]) 。它后边的墙的右边的最高高度和它后边的墙的高度选一个较大的，就是当前列右边最高的墙了。

这样，我们再利用解法一的算法，就不用在 for 循环里每次重新遍历一次求 max_left 和 max_right 了。

public int trap(int[] height) {
    int sum = 0;
    int[] max_left = new int[height.length];
    int[] max_right = new int[height.length];
    
    for (int i = 0; i < height.length - 1; i++) {
        max_left[i+1] = Math.max(max_left[i], height[i]);
    }
    for (int i = height.length - 1; i > 0; i--) {
        max_right[i-1] = Math.max(max_right[i], height[i]);
    }
    for (int i = 0; i < height.length - 1; i++) {
        int min = Math.min(max_left[i], max_right[i]);
        if (min > height[i]) {
            sum = sum + (min - height[i]);
        }
    }
    return sum;
}

解法二: 单调栈

说到栈，我们肯定会想到括号匹配了。我们仔细观察蓝色的部分，可以和括号匹配类比下。每次匹配出一对括号（找到对应的一堵墙），就计算这两堵墙中的水。

我们用栈保存每堵墙。

当遍历墙的高度的时候，如果当前高度小于栈顶的墙高度，说明这里会有积水，我们将墙的高度的下标入栈。

如果当前高度大于栈顶的墙的高度，说明之前的积水到这里停下，我们可以计算下有多少积水了。计算完，就把当前的墙继续入栈，作为新的积水的墙。

总体的原则就是，

当前高度小于等于栈顶高度，入栈，指针后移。
当前高度大于栈顶高度，出栈，计算出当前墙和栈顶的墙之间水的多少，然后计算当前的高度和新栈的高度的关系，重复第 2 步。直到当前墙的高度不大于栈顶高度或者栈空，然后把当前墙入栈，指针后移。
我们看具体的例子。
首先将 height [ 0 ] 入栈。然后 current 指向的高度大于栈顶高度，所以把栈顶 height [ 0 ] 出栈，然后栈空了，再把 height [ 1 ] 入栈。current 后移

而对于计算 current 指向墙和新的栈顶之间的水，根据图的关系，我们可以直接把这两个墙当做之前解法三的 max_left 和 max_right，然后之前弹出的栈顶当做每次遍历的 height [ i ]。水量就是 Min ( max _ left ，max _ right ) - height [ i ]，只不过这里需要乘上两个墙之间的距离。可以看下代码继续理解下。

public int trap6(int[] height) {
    int sum = 0;
    Stack<Integer> stack = new Stack<>();
    int current = 0;
    while (current < height.length) {
        //如果栈不空并且当前指向的高度大于栈顶高度就一直循环
        while (!stack.empty() && height[current] > height[stack.peek()]) {
            int h = height[stack.peek()]; //取出要出栈的元素
            stack.pop(); //出栈
            if (stack.empty()) { // 栈空就出去
                break; 
            }
            int distance = current - stack.peek() - 1; //两堵墙之前的距离。
            int min = Math.min(height[stack.peek()], height[current]);
            sum = sum + distance * (min - h);
        }
        stack.push(current); //当前指向的墙入栈
        current++; //指针后移
    }
    return sum;
}