【leetcode--golang】11. 盛最多的水

盛最多水问题的解决方案
博客围绕盛最多水问题展开,给定n个非负整数代表垂直线,要找出两条线与x轴构成的容器最大盛水量。介绍了两种解决方案,暴力法时间复杂度为O(n^2),不推荐;双指针法时间复杂度为O(n),通过移动指针更新最大面积。

题目

给定n个非负整数 a1,a2,…,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画n条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线,使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。说明:你不能倾斜容器,且n的值至少为 2。9daebb6ebbdb925763fbd31e9a7aa329.jpeg
图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下,容器能够容纳水(表示为蓝色部分)的最大值49.

示例

输入: [1,8,6,2,5,4,8,3,7]
输出: 49

解决方案

方法一:暴力法算法
在这种情况下,我们将简单地考虑每对可能出现的线段组合并找出这些情况之下的最大面积。不推荐。

复杂度分析

时间复杂度:O(n^2)O(n2),计算所有n(n-1)/2 种高度组合的面积。
空间复杂度:O(1)O(1),使用恒定的额外空间。

方法二:双指针法算法
这种方法背后的思路在于,两线段之间形成的区域总是会受到其中较短那条长度的限制。此外,两线段距离越远,得到的面积就越大。我们在由线段长度构成的数组中使用两个指针,一个放在开始,一个置于末尾。 此外,我们会使用变量 maxarea 来持续存储到目前为止所获得的最大面积。 在每一步中,我们会找出指针所指向的两条线段形成的区域,更新 maxarea,并将指向较短线段的指针向较长线段那端移动一步。

func maxArea(height []int) int {
	n := len(height)

	i := 0
	j := n - 1

	var res, tmp int
	for i < j {
		tmp = 0
		if height[i] < height[j] {
			tmp = height[i] * (j - i)
			res = max(res, tmp)
			i++
		} else {
			tmp = height[j] * (j - i)
			res = max(res, tmp)
			j--
		}
	}
	return res
}

func max(a, b int) int {
	if a > b {
		return a
	} else {
		return b
	}
}

复杂度分析

时间复杂度:O(n),一次扫描。空间复杂度:O(1),使用恒定的空间。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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