LeetCode 42. Trapping Rain Water
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.length1 <= n <= 2 * 1040 <= height[i] <= 105
算法1
(三次线性扫描) O(n)
观察整个图形,考虑对水的面积按 列 进行拆解
注意到,每个矩形条上方所能接受的水的高度,是由它左边 最高的 矩形,和右边 最高的 矩形决定的。
具体地,假设第 i 个矩形条的高度为 height[i],且矩形条左边 最高的 矩形条的高度为 left_max[i],右边 最高的 矩形条高度为 right_max[i],则该矩形条上方能接受水的高度为 min(left_max[i], right_max[i]) - height[i]。
需要分别从左向右扫描求 left_max,从右向左求 right_max,最后统计答案即可。
注意特判 n 为 0。
时间复杂度
三次线性扫描,故只需要 O(n)的时间。
空间复杂度
需要额外 O(n)的空间记录每个位置左边最高的高度和右边最高的高度。
C++ 代码
class Solution {
public:
int trap(vector<int>& height) {
int n = height.size(), ans = 0;
if (n == 0)
return 0;
vector<int> left_max(n), right_max(n);
left_max[0] = height[0];
for (int i = 1; i < n; i++)
left_max[i] = max(left_max[i - 1], height[i]);
right_max[n - 1] = height[n - 1];
for (int i = n - 2; i >= 0; i--)
right_max[i] = max(right_max[i + 1], height[i]);
for (int i = 0; i < n; i++)
ans += min(left_max[i], right_max[i]) - height[i];
return ans;
}
};
算法2
(单调栈) O(n)
换一种思路,考虑每个位置左边和右边 第一个 比自身不低的矩形条,以及三个矩形条构成的 U 型,相当于对水的面积按 行 进行拆解。
维护严格单调递减的单调栈。在每次检查栈顶要出栈时,i 为右边第一个比 st.top() 不低的矩形,st.top() 弹出栈顶,并将其记为 top。
假设此时栈中仍然存在矩形,现在 st.top()(弹栈后的栈顶)、top 与 i 三个位置构成一个 U 型,其中 top 位置代表 U 型的底部,此时可以计算出该 U 型所能接受的水的面积为 (i - st.top() - 1) * (min(height[st.top()], height[i]) - height[top])。
最后当前矩形进栈。
时间复杂度
每个元素最多进栈一次出栈一次,故只需要 O(n)的时间。
空间复杂度
需要额外 O(n)的空间存储单调栈。
C++ 代码
class Solution {
public:
int trap(vector<int>& height) {
int n = height.size(), ans = 0;
stack<int> st;
for (int i = 0; i < n; i++) {
while (!st.empty() && height\[st.top()] <= height\[i]) {
int top = st.top();
st.pop();
if (st.empty()) break;
ans += (i - st.top() - 1)
\* (min(height\[st.top()], height\[i]) - height\[top]);
}
st.push(i);
}
return ans;
}
};