想要精通算法和SQL的成长之路 - 接雨水
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一. 接雨水
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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。
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)。
题目分析:首先我们从图中想一下,积水的条件是什么?对于每一块的积水区域 ,一定是最右侧的柱子高度 >= 最左侧的柱子高度。 同时对于任何一块积水处,一定有三种元素构成:
- 右墙。
- 低洼处(中间部位)
- 左墙。
这三个元素放到一条直线上,当坐标或者索引来看,他就对应了三个索引。那么这种情况下,对于具有一定的高度排序要求的,我们使用单调栈来解决这个问题。思路如下:
- 首先,我们需要计算积水的时候,希望当前找到的柱子肯定是前面找的任何柱子要高。那么我们就可以使用单调递减栈。
- 只有更低的柱子能够入栈,毕竟单调递减嘛。然后重点来了。当遇到高的柱子了那怎么办?
- 假设当前遇到的柱子索引是right。如图:
这个时候,就可以开始计算积水处了。我们需要遍历栈内元素。此时我们可以拿到三个坐标(彼此相邻):
- 当前遇到的柱子(右墙):
right
。对应高度就是height[right]
。 - 低洼柱子:
int bottom = stack.pop()
(顺便把他弹出)。对应高度就是height[bottom]
。 - 左墙:
int left = stack.peek()
。只是读,并为弹出哦。对应高度就是height[left]
。
那么这相邻的三个柱子(实际上可能不相邻,但是计算起来的效果是等价的),他们造成的积水区域面积如图:红色框框部分。
- 长:
right-left-1
。 - 高:
Math.min(rightHeight,leftHeight) - bottomHeight
。 - 面积就是长乘高喽。
那这是和我们就把计算结果累加到总和上。进入下一次栈元素的遍历。遍历条件:当前柱子高度比栈顶柱子高。那么计算方式和上述一致。
当栈顶元素高于当前遇到的柱子,那就退出循环,把当前柱子丢到栈里即可。
那么代码编写起来就容易啦:
public int trap(int[] height) {
// 雨水总和
int count = 0;
// 单调栈,递减
LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();
// 当前遍历的下标记为right
for (int right = 0; right < height.length; right++) {
// 当遇到的柱子高度 > 栈顶元素的时候,可以开始计算积水了。需要拿到低洼、左墙、右墙
while (!stack.isEmpty() && height[stack.peek()] < height[right]) {
Integer bottom = stack.pop();// 低洼下标
// 特殊情况,如果没有左墙了就没必要循环了,因为构建不成积水
if (stack.isEmpty()) {
break;
}
Integer left = stack.peek();// 左墙下标
int leftH = height[left];// 左墙高度
int bottomH = height[bottom];// 低洼高度
int rightH = height[right];// 右墙高度
// 长 * 高 计算积水
count += (right - left - 1) * (Math.min(leftH, rightH) - bottomH);
}
// 入栈,上边的while循环保证了这里入栈后的元素总是单调递减的。因为遇到高的,把比他小的全部给出栈了。
stack.push(right);
}
return count;
}