接雨水12 · Trapping Rain Water12

2024-05-05 06:46:17

［抄题］：

Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining.

[暴力解法]：

时间分析：

空间分析：

［思维问题］：

灌水的多少基本上由左右边界中较矮的一块木板开始，由相邻是否有较高的木板决定。第一次学灌水，算了

［一句话思路］：

［输入量］：空：正常情况：特大：特小：程序里处理到的特殊情况：异常情况（不合法不合理的输入）：

［画图］：

灌水的多少基本上由左右边界的木板决定。

［一刷］：

［二刷］：

［三刷］：

［四刷］：

［五刷］：

[五分钟肉眼debug的结果]：

［总结］：

［复杂度］：Time complexity: O(n) Space complexity: O(n)

［英文数据结构或算法，为什么不用别的数据结构或算法］：

［关键模板化代码］：

while (left < right) {if (heights[left] < heights[right]) {//start from leftleft++;if (left_max > heights[left]) {result += (left_max - heights[left]);}else {left_max = heights[left];}}else {//start from rightright--;if (right_max > heights[right]) {result += (right_max - heights[right]);}else {right_max = heights[right];}}}

while (left < right)的基础上才能循环

［其他解法］：

［Follow Up］：

［LC给出的题目变变变］：

装最多水的容器 · Container With Most Water 2指针

[代码风格] ：

public class Solution {/*** @param heights: a list of integers* @return: a integer*/public int trapRainWater(int[] heights) {int result = 0;//corner caseif (heights == null || heights.length == 0) {return 0;}int left = 0;int right = heights.length - 1;int left_max = heights[left];int right_max = heights[right];while (left < right) {if (heights[left] < heights[right]) {//start from leftleft++;if (left_max > heights[left]) {result += (left_max - heights[left]);}else {left_max = heights[left];}}else {//start from rightright--;if (right_max > heights[right]) {result += (right_max - heights[right]);}else {right_max = heights[right];}}}return result;}
}

View Code

［抄题］：

Given n x m non-negative integers representing an elevation map 2d where the area of each cell is 1 x 1, compute how much water it is able to trap after raining.

Given 5*4 matrix

[12,13,0,12]
[13,4,13,12]
[13,8,10,12]
[12,13,12,12]
[13,13,13,13]

return 14.

[暴力解法]：

时间分析：

空间分析：

［思维问题］：

以为从四个角当作外围，朝中间过渡。应该把四堵墙当作外围，要能把中间都包起来才能做外围。
怎么想不到利用堆，要分析数据特点再选数据结构而不是一个个套用数据结构：每次都是从q的顶点（最矮的点）从低往高注水，故用heap.
1. 　　q中放的是能向四周扩展的cell, 但是每次都是从q的顶点（最矮的点）从低往高注水。不是从高往低duang地一下往下倒，没想象出来。

［一句话思路］：

［输入量］：空：正常情况：特大：特小：程序里处理到的特殊情况：异常情况（不合法不合理的输入）：

［画图］：

［一刷］：

PQ的括号里要传新建的引用new CellComparator()，体现参数的多态
q中没有cell并往里头放时，新建即可
队列已经创建出对象，则不用null。再判断对象是否为零，因此用isempty()
从0 开始，取m个数，最后一个应该是m - 1，老是稍微理解了然后又忘了
java int[] 未初始化时默认值是0，integer[]未初始化时默认值是null
int[][] visit = new int[n][m]; 已经忘写好几次了

［二刷］：

［三刷］：

［四刷］：

［五刷］：

[五分钟肉眼debug的结果]：

［总结］：

灌水（扩展类）本质还是BFS，区区几个算法中的一种。要分析数据特点再选数据结构而不是一个个套用数据结构

［复杂度］：Time complexity: O(m*n个元素*lg(m+n)每个元素在heap中取最小值) Space complexity: O(m*n个点保存在去重矩阵中)

［英文数据结构或算法，为什么不用别的数据结构或算法］：

BFS，“扩展类”问题就应该想到，印象还不够深
dp好用，可不要贪杯哦
重写@override是子类对父类的允许访问的方法的实现过程进行重新编写, 返回值和形参都不能改变。重载(overloading) 是在一个类里面，方法名字相同，而参数不同。

［关键模板化代码］：

class CellComparator implements Comparator<Cell> {public int compare(Cell a, Cell b) {if (a.h > b.h) {return 1;}else if (a.h == b.h) {return 0;}else {return -1;}}
}

自制CellComparator

［其他解法］：

［Follow Up］：

［LC给出的题目变变变］：

542. 01 Matrix 所有点，用dfs

279. Perfect Squares dp

529. Minesweeper 扫雷 DFS BFS无疑了

[代码风格] ：

class Cell {int x, y, h;Cell (int xx, int yy, int hh) {x = xx;y = yy;h = hh;}
}class CellComparator implements Comparator<Cell> {public int compare(Cell a, Cell b) {if (a.h > b.h) {return 1;}else if (a.h == b.h) {return 0;}else {return -1;}}
}public class Solution {/*** @param heights: a matrix of integers* @return: an integer*/public int trapRainWater(int[][] heightMap) {int result = 0;int n = heightMap.length;int m = heightMap[0].length;int[][] visit = new int[n][m];int[] dx = {0, 1, 0, -1};int[] dy = {1, 0, -1, 0};//corner caseif (heightMap == null || m == 0 || n == 0) {return 0;}PriorityQueue<Cell> q = new PriorityQueue<>(new CellComparator());//get 4 edges into qfor (int i = 0; i < n; i++) {q.offer(new Cell(i, 0, heightMap[i][0]));q.offer(new Cell(i, m - 1, heightMap[i][m - 1]));visit[i][0] = 1;visit[i][m - 1] = 1;}for (int j = 0; j < m; j++) {q.offer(new Cell(0, j, heightMap[0][j]));q.offer(new Cell(n - 1, j, heightMap[n - 1][j]));visit[0][j] = 1;visit[n - 1][j] = 1;}//bfswhile (!q.isEmpty()) {Cell now = q.poll();int cx = now.x;int cy = now.y;for (int i = 0; i < 4; i++) {int nx = cx + dx[i];int ny = cy + dy[i];if (0 <= nx && nx < n && 0 <= ny && ny < m &&visit[nx][ny] == 0) {visit[nx][ny] = 1;q.offer(new Cell(nx, ny, Math.max(now.h, heightMap[nx][ny])));result += Math.max(0, now.h - heightMap[nx][ny]); }}}return result;}
}

View Code

转载于:https://www.cnblogs.com/immiao0319/p/8481931.html

接雨水12 · Trapping Rain Water12相关推荐

LeetCode 42 Trapping Rain Water 收集雨水
LeetCode 42 Trapping Rain Water 收集雨水 Given n non-negative integers representing an elevation map whe ...
Leetcode 407. Trapping Rain Water II 收集雨水2 解题报告
1 解题思想我看了下题目,发现比预想中的简单,加之我比较烂,所以其实我还是没做,只是看懂了上回贴的代码,然后做了一下注释,现在我来讲下题目. 首先请看下上一题,上一题是2D的这题是3D的: Leet ...
【重点：DP 双指针栈】LeetCode 42. Trapping Rain Water
LeetCode 42. Trapping Rain Water 本博客转载自:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4402392.html [自己又不会做,抄的-& ...
LeetCode 42. Trapping Rain Water--算法题--c++解法
LeetCode 42. Trapping Rain Water–c++解法 LeetCode题解专栏:LeetCode题解 LeetCode 所有题目总结:LeetCode 所有题目总结大部分题目 ...
leetcode#42 Trapping rain water的五种解法详解
leetcode#42 Trapping rain water 这道题十分有意思,可以用很多方法做出来,每种方法的思想都值得让人细细体会. 42. Trapping Rain Water Given ...
LeetCode 42. Trapping Rain Water 【两种解法】（python排序遍历，C++ STL map存索引，时间复杂度O（nlogn））
LeetCode 42. Trapping Rain Water Python解法解题思路: 本思路需找到最高点左右遍历,时间复杂度O(nlogn),以下为向左遍历的过程. 将每一个点的高度和索引存 ...
Leetcode 动态规划 Trapping Rain Water
本文为senlie原创.转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie Trapping Rain Water Total Accepted: 14568 Tota ...
【重点：BFS】LeetCode 407. Trapping Rain Water II
LeetCode 407. Trapping Rain Water II 博客转载自:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/5928987.html [太难了,被智商碾 ...
LeetCode42. Trapping Rain Water
LeetCode42. Trapping Rain Water 原题地址题目描述 Given n non-negative integers representing an elevation ma ...

最新文章

热门文章