Leetcode-11 Container With Most Water

本文探讨了一个经典的算法问题——寻找两个垂直线段构成的最大容器面积。提供了三种解决方案:暴力解法(包括一种改进版),以及一种更高效的双指针策略。通过实例解释了每种方法的实现思路和效率。

Given n non-negative integers a1a2, ..., an , where each represents a point at coordinate (iai). n vertical lines are drawn such that the two endpoints of line i is at (iai) and (i, 0). Find two lines, which together with x-axis forms a container, such that the container contains the most water.

Note: You may not slant the container and n is at least 2.

 

方法一:又是暴力解法

还是循环套循环,找到比这个数大,但又离他最远的点。然后再计算如何面积最大。

时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(n)

class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        int[] tmp = new int[height.length];
        for (int i = 0; i < height.length; i++){
            int max_tmp = 0;
            for (int j = 0; j < height.length; j++){
                if (height[j] >= height[i] && Math.abs(i-j) >= max_tmp){
                    max_tmp = Math.abs(i-j);
                }
            }
            tmp[i] = max_tmp;
        }
        int area_tmp = 0;
        for (int i = 0; i < height.length; i++){
            if (tmp[i]*height[i] >= area_tmp){
                area_tmp = tmp[i]*height[i];
            }
        }
        return area_tmp;
        
    }
}

方法二、稍微简单一些的暴力解法

没想到我的上述解法确实太傻了,果然solution的暴力解法都比我优越一些。

时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)

public class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        int maxarea = 0;
        for (int i = 0; i < height.length; i++)
            for (int j = i + 1; j < height.length; j++)
                maxarea = Math.max(maxarea, Math.min(height[i], height[j]) * (j - i));
        return maxarea;
    }
}

方法三、我们选择两个点,一个点是第一个,一个是最后一个。然后我们开始移动这两个点,试图找到最大的面积。

在移动这两个点的时候,最重要的一个策略是,把值较小的那个点往里移。比较intuitive的想法是,把大的点往里移一点好处都没有,因为会把width减少,但是length还是保持不变(因为面积的大小受制于值较小的那个点)。而把小的往里移有可能是面积扩大。

class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        int start = 0;
        int end = height.length-1;
        int maxarea = 0;
        while(start<end){
            int width = end-start;
            maxarea = Math.max(maxarea, width* Math.min(height[start],height[end]));
            if(height[start]>height[end]){
                end--;
            }
            else{
                start++;
            }
        }
        return maxarea;
    }
}

 

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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