[算法刷题 c++]力扣42.接雨水(左右拆分思想)

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。

思路解析: 

很多同学在一做题的时候总觉得思路不知从何而来。好像除了暴力怎么想也没思路。

我觉得正确的方法是先用暴力,然后看暴力思路中有什么可以优化的点,比如空间换时间,重复没必要遍历优化等等。而不是一下子灵光一现直接想出最佳思路。

我们先想一想,我们如果挨个柱子遍历,确定一个柱子最多能接多少水,其实取决于这根柱子左边的最高柱子右边的最高柱子他们中最矮的柱子减去自身的高度,就是能盛水最多的值。

 如果暴力遍历,也就是遍历数组,左边右边分别找最高的,然后计算。那么遍历两次,时间复杂度就是O(n^2)这是不行的,太慢了。

如果我们可以在每次遍历就直接知道左边最高和右边最高是不是就可以压缩到O(n)了

那么我们用数组记录不就好了。

用两个数组分别记录左边右边,这思路是一个左右拆分思想。如果当前数组的值和左侧右侧都有关系,那么就用两个数组来记录。

那么找到左右最高的时间就是O(1)

思路简单清晰

代码实现:

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        int n = height.size();
        vector<int> leftHighest (n);
        vector<int> rightHighest (n);
        int ans = 0;
        int leftMax = 0;
        for (int i = 0;i < n;i++) {
            leftMax = max(leftMax, height[i]);
            leftHighest[i] = leftMax;
        }
        int rightMax = 0;
        for (int i = n - 1;i >=0;i--) {
            rightMax = max(rightMax, height[i]);
            rightHighest[i] = rightMax;
        }
        for (int i = 0;i < n;i++) {
            ans += min(leftHighest[i], rightHighest[i]) - height[i];
        }
        return ans;
    }
};

### 解决方案概述 对于LeetCode 1584——连所有点的最小费用,目标是在给定平面上的一组点之间建立边,使得这些点全部连通,并且总成本最低。此问可以通过构建最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)[^2]来解决。 #### Prim's Algorithm 实现方法 Prim’s算法是一种用于求解无向图中最小生成树的有效贪心算法。该算法通过逐步扩展已有的部分生成树直到覆盖所有的顶点为止,在每一步都选择当前未加入的部分中最短的边。 ```python import heapq def minCostConnectPoints(points): n = len(points) # 计算曼哈顿距离作为权重函数 def manhattan(p1, p2): return abs(p1[0]-p2[0]) + abs(p1[1]-p2[1]) visited = set() heap = [(0, 0)] # (cost, point_index) result = 0 while len(visited) < n: cost, i = heapq.heappop(heap) if i in visited: continue visited.add(i) result += cost for j in range(n): if j not in visited and j != i: heapq.heappush(heap, (manhattan(points[i], points[j]), j)) return result ``` 上述代码实现了基于优先队列优化版本的Prim’s算法。首先定义了一个辅助函数`manhattan()`用来计算两点之间的曼哈顿距离;着初始化一个小根堆存储候选节点及其对应的代价;最后进入循环直至访问过所有节点并累加路径长度得到最终的结果。 #### Kruskal's Algorithm 实现方式 Kruskal’s算法也是一种常用的MST算法,它按照从小到大的顺序处理各条边,只当一条边不会形成环路时才将其添加至正在形成的森林里。为了高效实现这一点,可以采用Union-Find数据结构来进行动态集合操作。 ```python class UnionFind(object): def __init__(self, size): self.parent = list(range(size)) def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union(self, u, v): rootU = self.find(u) rootV = self.find(v) if rootU == rootV: return False else: self.parent[rootU] = rootV return True def minCostConnectPoints_kruskal(points): edges = [] n = len(points) for i in range(n): for j in range(i+1, n): distance = abs(points[i][0] - points[j][0]) + \ abs(points[i][1] - points[j][1]) edges.append((distance, i, j)) uf = UnionFind(n) edges.sort() res = 0 count = 0 for dist, u, v in edges: if uf.union(u, v): res += dist count += 1 if count >= n-1: break return res ``` 这段Python程序展示了如何利用Kruskal的方法解决问。创建了名为`edges`列表保存所有可能存在的边以及它们各自的权值(即两个端点间的曼哈特尼距离),之后对其进行升序排列。随后遍历排序后的边集尝试将符合条件的新边纳入结果集中去,同时维护一个计数器确保恰好选择了\(n−1\)条独立边构成一棵完整的树形结构。
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