【LeetCode热题100道笔记+动画】接雨水

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。
在这里插入图片描述

示例 1
输入:height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出:6
解释:上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图,在这种情况下,可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。

示例 2:
输入:height = [4,2,0,3,2,5]
输出:9

提示:
n == height.length
1 <= n <= 2 * 104
0 <= height[i] <= 105

思考一(动态规划)

可能一开始琢磨着怎么统计连续的接水区域面积,想不到把柱子形成的洼地分解成一个个柱子宽度大小的单位水桶进行计算,如下图:
在这里插入图片描述
洼地分解成每个柱子宽度的水桶,只要确定这个水桶左右边界(木板)的高度最小值就能计算这个柱子的接水量了。比如图中的红色区域柱子,它的左边木板高度是 2,是左边所有柱子高度的最大值,这个木板高度为什么取左边最大值?显然,左边最高的木板能挡住更多的水,如果左边最高的木板离当前柱子比较远,那接水的面积可能更大。同理右边木板最大高度是右边所有柱子中高度最大的。现在确定了当前水桶(柱子)的左右木板高度,那么实际水桶的接水量就取决于两个木板最短的那个减去当前柱子的高度,即 water[i]=Min(leftSide,rightSide)−height[i]water[i] = Min(leftSide, rightSide) - height[i]water[i]=Min(leftSide,rightSide)height[i]。上图中的红色部分接水量 w=Math.min(2,3)−1=1w = Math.min(2, 3) - 1 = 1w=Math.min(2,3)1=1。定义两个数组 leftMaxrightMax 用于分别存储每个柱子左右木板的最大值,初始化 leftMax = height[0], rightMax = height[height.length-1],分别正序遍历和倒序遍历数组更新leftMax[i]rightMax[i],每次遍历的高度与数组存储的之前最大高度比较取最大值,这是动态规划思想。最后遍历高度数组 height,根据预处理的当前柱子左右木板高度和当前柱子高度很容易计算当前柱子的接水量,累加所有柱子接水量就是整个题目的答案。

算法过程

  1. 初始化两个数组 leftMaxrightMax,分别用于存储每个位置左侧和右侧的最大高度
  2. 正序遍历高度数组,计算 leftMax[i]:每个位置左侧的最大高度(包含当前位置)
  3. 倒序遍历高度数组,计算 rightMax[i]:每个位置右侧的最大高度(包含当前位置)
  4. 遍历每个位置,计算该位置可接水量:Math.min(leftMax[i], rightMax[i]) - height[i]
  5. 累加所有位置的接水量,得到总接水量并返回,时间复杂度O(n)O(n)O(n),空间复杂度O(n)O(n)O(n)

代码

/**
 * @param {number[]} height
 * @return {number}
 */
var trap = function(height) {
   
   
    const len = height.length;
    const leftMax = new Array(height
<think>好的,我现在需要帮助用户查找LeetCode100的相关练习和解析。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以整合。 引用[1]提到了回溯算法的一些目,比如组合问、分割问、子集问等,这些可能属于100的一部分。引用[2]中的跳跃游戏和合并区间,引用[3]的汇总区间,这些都是常见的算法,可能在100中出现。 用户需要的是100的汇总和解析,所以我需要按照不同的算法分类整理目。比如分回溯、贪心、动态规划等。根据引用中的内容,可以列出每个类别下的目,比如回溯部分包括组合问、分割问等,贪心有跳跃游戏,动态规划有最长回文子串。 同时,用户提到要生成相关问,我需要考虑用户可能的后续问,比如如何准备、解技巧或高频解析。需要确保回答结构清晰,分点列出,并给出每个目的链号,方便用户查找。 还要注意用户之前的引用内容,可能涉及到的目如组合总和、复原IP地址、子集等,这些都需要包含在相应的分类中。另外,动态规划部分引用[2]提到了最长回文子串,这也是100中的经典目。 最后,要确保回答符合格式要求,使用中文,正确应用LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时,在末尾添加相关问,帮助用户深入探讨。检查是否有遗漏的目或分类,确保信息全面准确。</think>以下是根据LeetCode100整理的分类汇总及解析,结合高频型与解技巧,帮助您系统复习: --- ### 一、回溯算法 1. **组合问** - [39.组合总和](https://leetcode.cn/problems/combination-sum/) 关键:允许重复选元素,剪枝优化(排序后跳过后续无效分支) - [40.组合总和II](https://leetcode.cn/problems/combination-sum-ii/) 关键:去重逻辑(同一层跳过相同元素)[^1] 2. **分割问** - [131.分割回文串](https://leetcode.cn/problems/palindrome-partitioning/) 关键:预处理回文子串(动态规划或中心扩展) - [93.复原IP地址](https://leetcode.cn/problems/restore-ip-addresses/) 关键:分段验证有效性(数值范围、前导零处理) 3. **排列问** - [46.全排列](https://leetcode.cn/problems/permutations/) 关键:标记已选元素,回溯时撤销状态 --- ### 二、贪心算法 1. [55.跳跃游戏](https://leetcode.cn/problems/jump-game/) **核心思路**:维护最大可达距离,若当前索引超过最大距离则失败[^2] ```python def canJump(nums): max_reach = 0 for i in range(len(nums)): if i > max_reach: return False max_reach = max(max_reach, i + nums[i]) return True ``` 2. [122.买卖股票的最佳时机II](https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/) **贪心策略**:所有上升区间的利润累加 --- ### 三、动态规划 1. [5.最长回文子串](https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-substring/) **状态定义**:$dp[i][j]$表示子串$s[i..j]$是否为回文 **转移方程**: $$dp[i][j] = (s[i] == s[j]) \ \text{且} \ dp[i+1][j-1] = \text{True}$$ 2. [70.爬楼梯](https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/) **状态转移**:$dp[n] = dp[n-1] + dp[n-2]$(斐波那契数列) --- ### 四、双指针 1. [11.盛最多水的容器](https://leetcode.cn/problems/container-with-most-water/) **关键**:左右指针向中间收敛,每次移动高度较小的指针 2. [15.三数之和](https://leetcode.cn/problems/3sum/) **关键**:排序后固定一个数,转化为两数之和问(需去重) --- ### 五、数据结构 1. [146.LRU缓存](https://leetcode.cn/problems/lru-cache/) **实现要点**:哈希表+双向链表(快速定位节点与调整顺序) 2. [23.合并K个升序链表](https://leetcode.cn/problems/merge-k-sorted-lists/) **优化方法**:优先队列(小根堆)合并 ---
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