【LeetCode】Container With Most Water

本文针对给定数组,探讨如何找出两个元素构成的容器能容纳最多的水量。采用双指针法,逐步移动较短边界,实现高效求解。

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题目描述:

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.

 

The above vertical lines are represented by array [1,8,6,2,5,4,8,3,7]. In this case, the max area of water (blue section) the container can contain is 49.

 

Example:

Input: [1,8,6,2,5,4,8,3,7]
Output: 49
  • 代码:

class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        int left=0;
        int right=height.length-1;
        int maxArea=0;
        while(left<right){
            int curArea=(right-left)*Math.min(height[left],height[right]);
            if(curArea>maxArea){
                maxArea=curArea;
            }
            if(height[right]>height[left]){
                left++;
            }else{
                right--;
            }
        }
        return maxArea;
    }
}

解题思路:

题目是求两点在坐标轴上围成的矩形面积的最大值,暴力解法是求出所有点围成的最大值,时间复杂度为O(n2)。

观察题目可以发现,要得到更大的面积:

  • 两点之间距离尽可能远
  • 两点的高度的较小值需要尽可能的大

设置两个指针从最左和最右出发,要想寻找更大的面积,那么可以采取:当右边高度大于左边,移动左指针,使左边高度尽可能变高 。当左边高度大于右边,移动右指针,使右边高度尽可能变高 。这个过程是贪心算法的过程,每一步操作都是寻找当前可能产生的最大面积(局部最优解),左右指针不断靠近,记录寻找到的最大面积。

内容概要:该白皮书由IEEE发布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的发展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)与核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和发展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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