分类：接雨水问题

最新推荐文章于 2025-11-06 10:10:49 发布
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博客聚焦接雨水问题，对其进行了分类探讨，在信息技术领域，接雨水问题常涉及算法相关知识，通过分类研究有助于更好地理解和解决此类问题。

分类：接雨水问题

【Leetcode】接雨水问题
小朱小朱绝不认输的博客
03-13 1799
在leetcode刷题过程中，接雨水问题是比较经典的，特别是笔试面试喜欢出的问题。腾讯，Vivo等大厂都出现过，在这里通过自己学习，以及借鉴大佬的思路，对这道题进行整理。这道题涉及了动态规划和单调栈，包括动态规划的一个优化问题，以及单调栈的典型应用。 其它算法问题刷题总结可以参考：基础算法分类总结（持续更新中）。 文章目录一、接雨水问题全面解析1. 题目描述2. 解决方法2.1 暴力 时间O(N^2) 空间O(1)2.2 动态规划 时间O(N) 空间O(N)2.3 双指针 时间O(N) 空间O(
力扣——42.接雨水(困难难度)——条条大路通罗马
g55zhw93的博客
08-23 2174
42.接雨水Trapping Rain Water——力扣一道有意思的题一级目录原链接题目描述思路代码实现 一级目录 原链接 力扣原题:接雨水 题目描述 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。 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）。 感谢 Marcos 贡献此图。 示例: 输入: [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出: 6
面试常见的快排和接雨水问题, 都利用双指针解答
yang9315的博客
06-29 372
1、快排 def fast_sort(nums): start = 0 end = len(nums) - 1 def _fast_sort(ll, s, e): if s >= e: return left = s right = e pivot = ll[left] while left <= right: while left &l
搜广推面试高频考点解析：接雨水算法与交叉熵推导
QuartzStag78的博客
11-06 236
上实践这些算法非常方便，特别是其可视化功能可以帮助直观理解双指针移动过程。我尝试生成接雨水算法的动态演示项目，从项目创建到运行演示整个过程不超过3分钟，对算法学习者特别友好。平台的一键部署功能让算法演示可以实时分享给他人查看，省去了配置环境的麻烦。对于准备面试的同学来说，这种即开即用的体验能大大提高复习效率。Gradient Boosting的演进。时间复杂度O(n²)的优化空间。Boosting工作机制。时间复杂度降至O(n)信息量衡量的直观理解。
力扣42.接雨水
沉迷写代码的程序猿的博客
12-01 1029
接雨水，这道题我在大学的时候就听说这道题是力扣的难题，但是一直没有做过。这几天在网上偶然看到关于这道题的文章，于是去学了学这两题的解题思路，故写下这篇博客记录记录。力扣42. 接雨水。
Day55 | 灵神 | 相向双指针：盛最多水的容器&&接雨水
m0_74795952的博客
12-21 828
因为我们发现了，只要固定住短端，长端只要在（l,r）中间取值，那都不可能比l和r大，所以这时候就只能移动短端了，就相当于把r给去掉了，去比较l和r-1，看看在这个区间里面有没有比在(l,r)的最大值更大的。它的前缀最大是2，后缀最大是3，那么如果只看它这一根柱子的话，它能接多少水就是，前缀和后缀选个小的（大的柱子比小的柱子多的部分装不了水），再减去柱子本身的高度。我们随便挑两根柱子，就比如图中的两根，左边的下标为l，右边的下标为r，那么能接的水就是。后缀就是包含当前柱子在内，当前柱子的后面最高的柱子高度。
海绵城市计算软件Ver2.09：专业雨水管理解决方案
weixin_42627459的博客
07-06 958
海绵城市计算软件Ver2.09是专为城市水文过程模拟及排水系统设计而开发的专业软件，旨在通过科学计算与模拟提高城市的生态效益和可持续性。本章将探讨该软件的开发背景、设计理念、功能特点以及其应用场景。设计降雨通常是通过统计历史降雨数据，结合城市特定的规划和建设要求，从而得到的一系列不同重现期的降雨事件参数。计算方法统计法：收集当地历史降雨数据，按降雨量的大小进行排序，得到降雨频率曲线，从而确定不同重现期的降雨量。经验公式法。
leetcode 42. 接雨水-java
qq_41810415的博客
09-12 446
用单调栈的做法 本文提供了两种写法和解释给定 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。代码案例：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）。
力扣 42. 接雨水
weixin_42383726的博客
11-20 524
【代码】力扣 42. 接雨水。
LeetCode算法题解：三数之和与接雨水问题解析
### 知识点二：Trapping Rain Water（接雨水问题） #### 问题描述： 给定一个非负整数数组，每个元素代表一个宽度为1的柱子的高度，计算在这样的柱子排列下，能够收集多少雨水。 #### 解答思路： - 排名靠后的暴力...
行业分类-设备装置-具有磁分离设备的在线雨水处理系统.zip
09-01
本主题聚焦于一种特殊的技术应用——具有磁分离设备的在线雨水处理系统，该系统在行业分类中属于设备装置类别。这种技术巧妙地结合了磁分离原理和雨水处理工艺，旨在高效、经济地净化雨水，减少污染物排放，改善水...
建筑设备论文：厂房雨水外排水系统的优缺点分析
文中首先介绍了雨水排水系统的分类，包括内排水系统和外排水系统，并对比了两者的特点和应用。接下来，文章重点分析了为什么厂房等工业建筑更倾向于使用外排水系统，列举了内排水系统的缺点以及天沟外排水系统的优势...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
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