【三次过】Lintcode 363. 接雨水

本文介绍了一种使用单调栈算法解决计算海拔图最多能接住多少雨水的问题,通过实例演示了算法的执行过程,详细解释了如何利用单调栈计算接雨水的面积。

给出 n 个非负整数,代表一张X轴上每个区域宽度为 1 的海拔图, 计算这个海拔图最多能接住多少(面积)雨水。

Trapping Rain Water

样例

样例 1:

输入: [0,1,0]
输出: 0

样例 2:

输入: [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出: 6

挑战

O(n) 时间, O(1) 空间

O(n) 时间, O(n) 空间也可以接受


解题思路:

这道题还可以用单调栈的方法做。按照递减的顺序,每次新进来的高度大于栈顶,就pop出栈顶,然后计算出上面盛水量。
时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)

为了更直观理解,画出几个典型状态:

public class Solution {
    /**
     * @param heights: a list of integers
     * @return: a integer
     */
    public int trapRainWater(int[] heights) {
        // write your code here
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();//存储下标的单调递减栈
        int res = 0;
        int curIndex = 0;//遍历的下标
        
        while(curIndex < heights.length){
            //当遇到不单调递减元素时
            while(!stack.isEmpty() && heights[curIndex] > heights[stack.peek()]){
                int top = stack.pop();
                if(stack.isEmpty())
                    break;
                //高度 = 两边最小值 - 中间的底高
                int h = Math.min(heights[curIndex], heights[stack.peek()]) - heights[top];
                //宽度 = 右边- 左边 - 1
                int w = curIndex - stack.peek() - 1;
                res += h * w;
            }
            
            stack.push(curIndex++);
        }
        
        return res;
    }
}

 

 

 

 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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