当青训营遇上码上掘金

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接青豆问题是一道经典的算法题，大体思路是使用双指针法和贪心策略。所以对于这种问题，我们不要想整体，而应该去想局部。

算法流程如下：

1. 对于每个位置，找到左边的最高的那一列（即第一个比当前高度高的那一列）和右边的最高的那一列（即最后一个比当前高度高的那一列）。
2. 比较左边和右边的那一列的高度，取最小值，并减去当前高度，就是当前位置能接到的青豆的高度。
3. 重复以上过程，计算每一个位置能接到的青豆的高度，最后加和所有的高度，就是最终的答案。

代码实现：

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int trap(int[] height) {
    int n = height.length;
    int left = 0, right = n - 1;
    int leftMax = 0, rightMax = 0;
    int ans = 0;
    while (left < right) {
        if (height[left] < height[right]) {
            if (height[left] >= leftMax) {
                leftMax = height[left];
            } else {
                ans += leftMax - height[left];
            }
            left++;
        } else {
            if (height[right] >= rightMax) {
                rightMax = height[right];
            } else {
                ans += rightMax - height[right];
            }
            right--;
        }
    }
    return ans;
}

本题的时间复杂度是 $O(n)$，空间复杂度是 $O(1)$。

同时整理一下，针对于不同的算法问题，通常有不同的解决思路，但是一些通用的解决思路如下：

1. 暴力枚举：暴力枚举是一种最简单的解决思路，它试图遍历所有的可能的情况，最终得到正确的答案。当问题的规模较小时，暴力枚举是可以使用的，但当问题规模很大时，暴力枚举通常需要非常大的时间复杂度。
2. 分治：分治是一种递归的思想，将问题分成若干个子问题，分别解决每个子问题，最后合并得到答案。分治算法通常用于解决排序、查找、图论、计算几何等问题。
3. 贪心：贪心是一种解决问题的思想，它试图在每一步选择当前可选的最优策略，最终得到问题的最优解。贪心算法通常用于解决选择问题、资源分配问题、路径问题等。
4. 动态规划：动态规划是一种数学方法，用于解决多阶段决策问题，它通过把原问题分解成若干个子问题，再依次解决每一个子问题，最终得到原问题的最优解。动态规划算法常用于解决问题，如最短路径问题、背包问题、序列问题等。
5. 回溯法：回溯法是一种递归的算法，用于在一个决策树上寻找所有的合法解。它的基本思路是：首先枚举一种可能的解决方案，如果该方案不合法，则退回到上一步重新选择；如果该方案合法，则继续寻找下一步的方案。回溯法常用于解决组合问题、生成问题等。

这些是一些通用的解决问题的算法解决思路，但是，每一个问题都可能有独特的解决思路，需要结合具体的问题进行分析。