Leetcode 42 407 Trapping Rain Water I II 双指针

本文介绍了一种方法,用于计算在给定的等高线地图上,雨后可以积聚的水量。此外,还探讨了如何计算二维矩阵中雨水的累积体积,通过遍历矩阵并应用特定规则来估算每个单元格的积水情况。

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 representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining.

For example, 
Given [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1], return 6.

The above elevation map is represented by array [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]. In this case, 6 units of rain water (blue section) are being trapped. Thanks Marcos for contributing this image!

就是四面都是围墙,从最低的往里走;
如果里面有更低的,当然就可以蓄水,蓄水的量就是围墙最低 减去 此处的高度;
如果里面的比当前围墙高,那这个方向的围墙高度就增加了。
然后永远围墙最低的地方开始搜,最后就能把整个水池搜一遍

class Solution:
    def trap(self, height) -> int:
        l,r,wall,lower,res = 0,len(height)-1,0,0,0
        while (l<r):
            lower = min(height[l],height[r])
            res += max(0, wall-lower)
            (l,r) = (l+1,r) if height[l] <= height[r] else (l,r-1)
            wall = max(wall,lower)
        return res

s = Solution()
print(s.trap([0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]))

--------------------------------------------------------

Given an m x n matrix of positive integers representing the height of each unit cell in a 2D elevation map, compute the volume of water it is able to trap after raining.

Example:

Given the following 3x6 height map:
[
  [1,4,3,1,3,2],
  [3,2,1,3,2,4],
  [2,3,3,2,3,1]
]

Return 4.

The above image represents the elevation map [[1,4,3,1,3,2],[3,2,1,3,2,4],[2,3,3,2,3,1]] before the rain.

 

After the rain, water is trapped between the blocks. The total volume of water trapped is 4.

 

Constraints:

  • 1 <= m, n <= 110
  • 0 <= heightMap[i][j] <= 20000

------------------------------------------

import heapq
class Solution:
    def trapRainWater(self, heightMap) -> int:
        rows,cols = len(heightMap),len(heightMap[0]) if heightMap else 0
        if (rows == 0 or cols == 0):
            return 0
        pq,res,height = [],0,0
        for i in range(rows):
            for j in range(cols):
                if (i in {0,rows-1} or j in {0,cols-1}):
                    pq.append((heightMap[i][j],i,j))
                    heightMap[i][j] = -1
        heapq.heapify(pq)
        while (pq):
            ch,x,y = heapq.heappop(pq)
            height = max(ch, height)  # bug2: height = max(nh, height)
            for dx,dy in [(0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)]:
                nx,ny = x+dx,y+dy
                if (0<=nx<rows and 0<=ny<cols and heightMap[nx][ny] >= 0): #bug4: heightMap[nx][ny] > 0
                    nh = heightMap[nx][ny]
                    res += max(0, (height-nh))
                    heapq.heappush(pq,(nh,nx,ny))
                    heightMap[nx][ny] = -1 #bug1
                    #break #bug3: 周围是要保证都走一遍的
        return res

 

内容概要:本文详细探讨了杯形谐波减速器的齿廓修形方法及寿命预测分析。文章首先介绍了针对柔轮与波发生器装配时出现的啮合干涉问题,提出了一种柔轮齿廓修形方法。通过有限元法装配仿真确定修形量,并对修形后的柔轮进行装配和运转有限元分析。基于Miner线性疲劳理论,使用Fe-safe软件预测柔轮寿命。结果显示,修形后柔轮装配最大应力从962.2 MPa降至532.7 MPa,负载运转应力为609.9 MPa,解决了啮合干涉问题,柔轮寿命循环次数达到4.28×10⁶次。此外,文中还提供了详细的Python代码实现及ANSYS APDL脚本,用于柔轮变形分析、齿廓修形设计、有限元验证和疲劳寿命预测。 适合人群:机械工程领域的研究人员、工程师,尤其是从事精密传动系统设计和分析的专业人士。 使用场景及目标:①解决杯形谐波减速器中柔轮与波发生器装配时的啮合干涉问题;②通过优化齿廓修形提高柔轮的力学性能和使用寿命;③利用有限元分析和疲劳寿命预测技术评估修形效果,确保设计方案的可靠性和可行性。 阅读建议:本文涉及大量有限元分析和疲劳寿命预测的具体实现细节,建议读者具备一定的机械工程基础知识和有限元分析经验。同时,读者可以通过提供的Python代码和ANSYS APDL脚本进行实际操作和验证,加深对修形方法和技术路线的理解。
### LeetCode Hot 100 Problems 列表 LeetCode 的热门题目列表通常由社区投票选出,涵盖了各种难度级别的经典编程挑战。这些题目对于准备技术面试非常有帮助。以下是部分 LeetCode 热门 100 题目列表: #### 数组与字符串 1. **两数之和 (Two Sum)** 2. **三数之和 (3Sum)** 3. **无重复字符的最长子串 (Longest Substring Without Repeating Characters)** 4. **寻找两个正序数组的中位数 (Median of Two Sorted Arrays)** #### 动态规划 5. **爬楼梯 (Climbing Stairs)** 6. **不同的二叉搜索树 (Unique Binary Search Trees)** 7. **最大子序列和 (Maximum Subarray)** #### 字符串处理 8. **有效的括号 (Valid Parentheses)** 9. **最小覆盖子串 (Minimum Window Substring)** 10. **字母异位词分组 (Group Anagrams)** #### 图论 11. **岛屿数量 (Number of Islands)** 12. **课程表 II (Course Schedule II)** #### 排序与查找 13. **最接近原点的 K 个点 (K Closest Points to Origin)** 14. **接雨水 (Trapping Rain Water)** 15. **最长连续序列 (Longest Consecutive Sequence)[^2]** #### 堆栈与队列 16. **每日温度 (Daily Temperatures)** 17. **滑动窗口最大值 (Sliding Window Maximum)** #### 树结构 18. **验证二叉搜索树 (Validate Binary Search Tree)** 19. **二叉树的最大路径和 (Binary Tree Maximum Path Sum)** 20. **从前序与中序遍历序列构造二叉树 (Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal)** #### 并查集 21. **冗余连接 II (Redundant Connection II)** #### 贪心算法 22. **跳跃游戏 (Jump Game)** 23. **分割等和子集 (Partition Equal Subset Sum)** #### 双指针技巧 24. **环形链表 II (Linked List Cycle II)[^1]** 25. **相交链表 (Intersection of Two Linked Lists)** #### 其他重要题目 26. **LRU缓存机制 (LRU Cache)** 27. **打家劫舍系列 (House Robber I & II)** 28. **编辑距离 (Edit Distance)** 29. **单词拆分 (Word Break)** 此列表并非官方发布版本而是基于社区反馈整理而成。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值