题目
题解一：暴力双重for循环（以行计算水量）
1.先找出最高的柱子有多高（max = 3）
2.然后第一个for为行数（1，2，3）
3.第二个for计算每一行的雨水量（关键在于去除前面的空白区域）利用标志位
boolean iscup = true; //标志位，若第一次就少于本次最高水位，则直接跳过，如果是因为处在1 0 1谷底的0就得算水量
4.最后将每一行计算完的雨水量sum总和
//方法一：以行计算水量
int sum = 0;//最终总和
int maxdepth = max(height);
//1-3列
for(int i = 1;i<=maxdepth;i++){
int temp = 0;
boolean iscup = true; //标志位，若第一次就少于本次最高水位，则直接跳过，如果是因为处在1 0 1谷底的0就得算水量
//遍历整个数组
for(int j=0;j<height.length;j++){
//如果小于当前水位，则不更新任何数据 要保证不开始计算水位 才算
if(height[j]<i&&iscup)
{
continue;
}else if(height[j]<i&&!iscup){//根据标志位来判断要不要计算水量
temp = temp + 1;
}
if(height[j]>=i){
sum = sum + temp; //把每次累计的temp加到 sum
temp = 0;//计算完水量，重置temp
iscup = false;//更新标志位
}
}
}
return sum;
参考链接：解法一：按行求
题解二：按列求
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。
- 第一个for循环列数（1,2,3,4,5,6,7,8…）
- 第二三个for循环，分别求出当前列的左边有右边的最大柱子
- 找出两端最矮的，然后减去当前列的柱子高度就是当前列的水量
参考链接：解法二：按列求
int sum = 0;//最后的水量
//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++){
//找出左边最高
int maxleft = 0;
for(int j = i-1;j>=0;j--){ //由当前数往前找
if(maxleft<height[j]) maxleft = height[j];
}
//找出右边最高
int maxright = 0;
for(int s = i+1;s<height.length;s++){ //由当前数往后找
if(maxright<height[s]) maxright = height[s];
}
//找出两端最矮的
int min = Math.min(maxleft,maxright);
if(min > height[i]){
sum = sum + (min - height[i]);//核心就是让两端最小的柱子减去柱子，若大于0，差值就是当前列的水量
}
}
return sum;
题解三：动态规划
与上面题解二对比，会发现，每次对一列去求左右最大的柱子时，都会循环一遍左右两边的元素，导致会有很多重复操作，
可以使用动态规划，直接求出每一列的左边或右边的最大柱子
核心：
int sum = 0;
int[] maxleft = new int[height.length]; //用于存放i位置的左边的最大柱子
int[] maxright = new int[height.length];//用于存放i位置的右边的最大柱子
//注意边界问题 原则第一个柱子靠左最长柱子默认为0 则i从1开始，结束位置为倒数第二个，看图好理解
for(int i=1;i<height.length-1;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。
maxleft[i] = Math.max(maxleft[i-1],height[i-1]);
}
for(int j = height.length-2;j>=0;j-- ){//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。
maxright[j] = Math.max(maxright[j+1],height[j+1]);
}
for(int i = 1;i<height.length-1;i++){
int min = Math.min(maxleft[i],maxright[i]);
if(min>height[i]) sum = sum +(min -height[i]);
}
return sum;
题解四：双指针
动态规划中，我们常常可以对空间复杂度进行进一步的优化。
例如这道题中，可以看到，max_left [ i ] 和 max_right [ i ] 数组中的元素我们其实只用一次，然后就再也不会用到了。所以我们可以不用数组，只用一个元素就行了。我们先改造下 max_left。
动态图解链接：图解接雨水双指针
参考链接：解法四：双指针
int maxLeft = height[0];
int maxRight = height[height.length -1];
int left = 1;
int right = height.length -2;
int sum = 0;
for(int i = 1 ; i <height.length -1;i++){
// while (left <= right) {
//从左开始
if(height[left - 1] < height[right + 1]){
maxLeft = Math.max(maxLeft,height[left]);
if(maxLeft > height[left]){
sum = sum + (maxLeft - height[left]);
}
left++;
}else {//从右开始
maxRight = Math.max(maxRight,height[right]);
if(maxRight > height[right]) {
sum = sum + (maxRight - height[right]);
}
right--;
}
}
return sum;
题解五：栈
参考视频：单调栈，经典来袭！LeetCode:42.接雨水
参考链接：代码随想录-接雨水
if(height.length<=2) return 0;
int sum = 0;
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
int current = 0;
//先把第一个元素下标加入栈
stack.push(0);
for(int i=1;i<height.length;i++){
//如果要入栈的元素小于栈顶元素，则一直入栈
if(!stack.empty()&&(height[i] <= height[stack.peek()]))
{
stack.push(i);
}
//如果入栈的元素栈顶元素相等，可以直接入栈，也可以先把栈顶元素出栈，再让重复的元素进栈，只是重复元素入栈到时候计算面积等于0，不影响结果
else{
while(!stack.empty()&&height[i] > height[stack.peek()]){
int mid = stack.pop();
if(!stack.empty()){
int h = Math.min(height[stack.peek()],height[i]) - height[mid];
int w = i - stack.peek() - 1;
sum = sum + (h*w);
}
}
stack.push(i);
}
}
return sum;
