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社区首页 >专栏 >☆打卡算法☆LeetCode 11、盛最多水的容器 算法解析

☆打卡算法☆LeetCode 11、盛最多水的容器 算法解析

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恬静的小魔龙
发布2022-08-07 09:51:28
2750
发布2022-08-07 09:51:28
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文章被收录于专栏:Unity3DUnity3D
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。

一、题目

1、算法题目

“根据输入的数组数字构建坐标轴,求出坐标轴构成的容器可以容纳最多的水。”

题目链接: 来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/

2、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)(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。

说明:你不能倾斜容器。

示例 1:

image.png
image.png
代码语言:javascript
复制
输入:height = [1,8,6,2,5,4,8,3,7]
输出:49
解析: 图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下,容器能够容纳水(表示为蓝色部分)的最大值为 49。
代码语言:javascript
复制
示例 2:
输入:height = [1,1]
输出:1
代码语言:javascript
复制
示例 3:
输入:height = [1,2,1]
输出:2
代码语言:javascript
复制
示例 4:
输入:height = [4,3,2,1,4]
输出:16

二、解题

1、思路分析

这道题,最优做法是使用双指针,在初始时,设两指针i,j分别指向数组的左右两侧,指向的水槽版的高度分别为h[i],h[j],此时的容量为S[i,j],因为容量是由两端中的短板决定的,因此可以得到面积公式:

S(i,j) = min(h[i],h[j]) x (j-i)

此时,我们需要去移动指向数字较小的那个指针(容量=两个指针指向的数字中的较小值*指针之间的距离)。

指向数字较大值的此时就可以作为容器的边界,直到移动的指针指向的数大于当前边界,就移动另一个指针。

那么,每次以双指针为左右边界,也就是数组的左右边界 ,计算出容器的最大值。

2、代码实现

双指针法参考代码:

代码语言:javascript
复制
public class Solution 
{
    public int MaxArea(int[] height) 
    {
        int l = 0, r = height.Length - 1, ans = -1, curr = -1;
        while (l <= r) {
            curr = (r - l) * Math.Min(height[l], height[r]);
            ans = Math.Max(curr, ans);
            if (height[l] < height[r]) l++;
            else r--;
        }
        return ans;
    }
}
image.png
image.png

3、时间复杂度

时间复杂度 : O(N)

双指针总计最多遍历整个数组一次。

空间复杂度: O(1)

只需要额外的常数级别的空间。

三、总结

说实话,解这道题之前连双指针是啥都不知道,所以就想不到用双指针,对于刷题来说,多吸取别人的优秀的解题思路,并且理解与实现是很重要的。

所谓的解题思路,就是你解题解的多了,当然就有思路了。对于有些题目的解题思路不会就是不会,也不是努力思考就能想出来的,所以,这就是刷题的意义,这种题目刷多了,将题目进行总结归纳,这些巧妙的思想我们自然就可以学会了。

所以,总结一下双指针思想,最重要的一点就是,双指针大多都是对双层循环的优化,所以当使用暴力解题法双层遍历循环的时候,就可以想一下是否可以使用双指针去解题。

其次,就是双指针的限制的满足条件,必须根据题目找到这个限制条件,这个条件也是双指针的移动条件,也是双指针的思想的基础。

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原始发表:2021-10-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、题目
    • 1、算法题目
      • 2、题目描述
      • 二、解题
        • 1、思路分析
          • 2、代码实现
            • 3、时间复杂度
            • 三、总结
            相关产品与服务
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