LintCode_383 Container With Most Water

本文探讨了一种寻找能容纳最多水的两个垂直线的算法。给定一系列非负整数,每个代表坐标上的高度,通过找出能够形成最大面积的两条线来解决实际问题。文章提供了一个具体的例子和实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given n non-negative integers a1, a2, ..., an, where each represents a point at coordinate(i, ai)n vertical lines are drawn such that the two endpoints of line i is at (i, ai) and(i, 0). Find two lines, which together with x-axis forms a container, such that the container contains the most water.

 Notice

You may not slant the container.

Example

Given [1,3,2], the max area of the container is 2.

class Solution {
public:
    /**
     * @param heights: a vector of integers
     * @return: an integer
     */
    int maxArea(vector<int> &h) {
        // write your code here
        int res=0;  
        int n = h.size();  
        int l=0,r=n-1;  
        while(l<r)  
        {  
            res=max(res,min(h[l],h[r])*(r-l));  
            if (h[l]<h[r])  
            {  
                int k=l;  
                while(k<r&&h[k]<=h[l])  
                    k++;  
                l=k;  
                }  
            else  
            {  
                int k=r;  
                while(k>l&&h[k]<=h[r])  
                    k--;  
                r=k;  
             }  
        }  
        return res;  
    }
};


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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