2021-09-09

本文介绍了如何使用双指针技巧解决LeetCode上的数组问题,通过计算两垂直线构成的容器中所能容纳的最大水量,实现数组`height`中的高度值优化求解。讲解了具体算法步骤和代码实现,适合初学者理解动态规划在二维问题中的应用。

leetcode刷题--数组

day1

题目描述

给你 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。

解法

1、双指针法:
数组a左右两端各设置一个指针,分别为i,j,计算所围成的区域面积(area=min(a.[l],a[r])*(r-l)
移动时要移动值偏小的那个指针,因为移动指向值大的指针会得到更小的area。
移动之后继续计算area,与最大值比较,更新最大值。
直至r、l两个指针重合为止,返回最大值。

class Solution {
public:
    int maxArea(vector<int>& height) {
        int l=0,r=height.size()-1;
        int ans=0;
        while(l!=r){
            int area=min(height[l], height[r]) * (r - l);
            ans=max(area,ans);
            if(height[l]<height[r])
            l++;
            else r--;
        } 
        return ans;
    }
};
我们来逐步分析你提出的问题,先从 SQL 语句的逻辑入手,再解释为什么会出现 `null` 值,以及为什么在“9-15”这一行中窗口函数返回的是 `2021-06-21`(比当前行的结束时间还大),最后给出正确计算每个品牌**去重后总打折天数**的方法。 --- ### ✅ 你的SQL语句是: ```sql SELECT brand, stt, edt, MAX(edt) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING ) AS maxEdt FROM test4; ``` 作用:对每个品牌的促销活动按开始日期排序,然后为每一行计算 **之前所有行中最大的结束日期(edt)**。 --- ## 🔍 问题1:为什么第一行 `maxEdt` 是 `null`? 看 redmi 的第一条记录: ``` redmi 2021-06-05 2021-06-21 null ``` 因为这是一组(brand=redmi)中的**第一行**。 窗口定义是: > `ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING` 意思是:“从该分组的第一行到当前行的前一行”。 但当前行是第一行,它前面没有数据 → 所以前面的行集合为空集 → `MAX(edt)` 在空集上运算结果为 `NULL`。 ✅ **结论**:第一个活动没有“之前的活动”,所以 `maxEdt = NULL` 是正常的。 --- ## 🔍 问题2:为什么第二行(2021-06-092021-06-15)的 `maxEdt = 2021-06-21`? 看第二条 redmi 记录: ``` redmi 2021-06-09 2021-06-15 2021-06-21 ``` 注意!虽然当前行的 `edt=2021-06-15`,但它的 `maxEdt` 来自于前面所有行的最大 `edt`,也就是第一行的 `edt=2021-06-21`。 ⚠️ 关键点: 窗口函数 `MAX(edt)` 是取历史行中 `edt` 字段的值,并不是和当前行有关。 即使当前行的 `edt` 较小(如 6月15日),只要前面某行的 `edt` 更晚(如 6月21日),就会被保留下来。 所以这里 `maxEdt = 2021-06-21` 是完全正确的。 💡 这个值的意义是:**在当前这次活动开始之前,该品牌最后一次可能还在打折的时间点(即最大结束日)**。 这个技巧常用于判断是否有时间重叠! --- ## ✅ 如何用这个字段判断是否连续或重叠? 我们可以利用 `maxEdt` 和当前行的 `stt` 比较: - 如果 `stt <= maxEdt`:说明当前活动与前面某个活动有重叠或紧接 → 可以合并 - 否则:中间有空档 → 不连续,需要新开一个区间 这是典型的“合并区间”问题,在数据库中可通过以下方式解决: --- ## ✅ 正确解法:计算每个品牌去重后的总打折天数(处理交叉日期) ### Step 1: 排序并找出是否属于同一连续区间(使用 `start_gap_flag`) ```sql WITH ordered_data AS ( SELECT brand, stt::date, edt::date FROM test4 ), marked_gaps AS ( SELECT brand, stt, edt, -- 如果当前开始时间 > 之前所有活动的最大结束时间,则说明断开了 CASE WHEN stt > MAX(edt) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING ) THEN 1 ELSE 0 END AS is_new_period FROM ordered_data ), -- Step 2: 使用累计标志划分不同的连续区间 grouped_periods AS ( SELECT brand, stt, edt, SUM(is_new_period) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS UNBOUNDED PRECEDING ) AS period_id FROM marked_gaps ), -- Step 3: 对每个 period 取最小 stt 和最大 edt(即合并后的区间) merged_periods AS ( SELECT brand, MIN(stt) AS period_stt, MAX(edt) AS period_edt FROM grouped_periods GROUP BY brand, period_id ) -- Step 4: 计算每个品牌总的不重复天数 SELECT brand, SUM(period_edt - period_stt + 1) AS total_discount_days FROM merged_periods GROUP BY brand ORDER BY brand; ``` --- ### 📌 代码解释: 1. **`ordered_data`**:确保日期类型为 `date`,避免字符串比较出错。 2. **`marked_gaps`**: - 使用窗口函数获取此前所有区间的最大结束日。 - 若当前开始日 > 此前最大结束日 → 新周期开始(`is_new_period = 1`)。 3. **`grouped_periods`**: - 利用 `SUM(...) OVER (...)` 构造唯一 `period_id`,将连续或重叠的区间归为一组。 4. **`merged_periods`**: - 按 `brand + period_id` 分组,取每段的起止时间。 5. **最终统计**: - 每个合并区间的天数 = `end - start + 1`(包含首尾)。 - 累加得到各品牌总天数。 --- ### 🧮 示例输出(基于你的数据): | brand | total_discount_days | |--------|---------------------| | huawei | 22 | | oppo | 17 | | redmi | 22 | | vivo | 17 | #### 验证一下: - **vivo**: - 第一段:6.5 ~ 6.15 (11天) - 第二段:6.9 ~ 6.21(重叠了6.9~6.15) - 合并后:6.5 ~ 6.21 → 共 17 天 ✅ - **redmi**: - 6.5~6.21,6.9~6.15(完全包含),6.17~6.26 - 前两段已覆盖到6.21,第三段6.17 < 6.21 → 重叠 - 合并为 6.5 ~ 6.26 → 共 22 天 ✅ - **huawei**: - 6.5~6.26,6.9~6.15(包含),6.17~6.21(也在范围内) - 整体就是 6.5~6.26 → 22 天 ✅ --- ## ✅ 回答总结: - `maxEdt` 出现 `NULL` 是因为第一行前面没有数据,符合窗口定义。 - `maxEdt` 显示比当前 `edt` 大,是因为它反映的是**之前活动中最晚结束时间**,而非当前行。 - 要准确统计去重天数,必须先**合并重叠/连续的时间区间**,不能简单相加。 - 上述 SQL 完整实现了“按品牌合并打折时间段并计算总天数”的需求。 --- ###
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