每日leetcode--接雨水
引言
接雨水问题是一个经典的算法问题,它要求我们计算给定一组不同高度的墙壁时,这些墙壁之间能够蓄积多少雨水。解决这个问题的方法有很多,其中一种常见的解法是通过辅助数组来记录每个位置的左右最大高度,并计算每个位置上方能够蓄积的雨水量。
问题描述
假设我们有一个非负整数数组height,其中每个元素表示墙壁的高度。我们需要计算这些墙壁之间能够蓄积多少雨水。
题目链接:. - 力扣(LeetCode)
思路:辅助数组法
接下来,我们将介绍一种解决接雨水问题的常见方法,即通过辅助数组来记录每个位置的左右最大高度,并计算每个位置上方能够蓄积的雨水量。
python代码
class Solution:def trap(self, height: List[int]) -> int:# left, right 分别存储一点左,右边最高墙壁left=[]right=[]#ans为返回值ans=0lmax, rmax=0,0left.append(0)for i in range(1,len(height)):lmax=max(lmax, height[i-1])left.append(lmax)right.append(0)for i in range(len(height)-2, -1, -1):rmax=max(rmax, height[i+1])right.append(rmax)right=right[::-1]print(f"left={left}")print(f"righ={right}")for i in range(len(height)):ans+=max(0, min(left[i], right[i])-height[i])return ans
详细步骤解释:
- 我们首先创建了两个辅助数组
left和right,用于分别存储每个位置的左侧和右侧最大高度。 - 然后我们通过遍历数组,计算每个位置的左侧最大高度,并将结果存入
left数组中。 - 接着,我们通过逆序遍历数组,计算每个位置的右侧最大高度,并将结果存入
right数组中。 - 将
right数组进行反转,以便与left数组对应位置进行比较。 - 最后,我们再次遍历数组,计算每个位置上方能够蓄积的雨水量,并累加到变量
ans中。 - 最终,我们返回计算得到的雨水总量
ans作为结果。
示例与分析: 假设我们有一个高度数组[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1],使用上述算法进行计算可以得到结果为6。具体的计算过程如下:
height=[0, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 3, 2, 1, 2, 1]
left = [0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]
right = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 0]
#计算每个位置上方能够蓄积的雨水量:
[0, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0]
从示例中可以看出,计算得到的雨水总量为6,即该数组表示的墙壁之间能够蓄积的雨水量。
复杂度分析:
- 时间复杂度:该算法需要遍历两次输入数组,分别计算左右最大高度,以及遍历一次数组计算每个位置上方的雨水量。因此,时间复杂度为O(n),其中n是输入数组的长度。
- 空间复杂度:该算法使用了两个额外的辅助数组
left和right,它们的长度与输入数组相同。因此,空间复杂度为O(n)。
结论: 通过辅助数组法,我们可以有效地解决接雨水问题。该方法利用了辅助数组存储每个位置的左右最大高度,并通过遍历数组计算每个位置上方能够蓄积的雨水量。这种方法简单、直观,并且具有较好的时间复杂度和空间复杂度。
展望: 除了辅助数组法之外,还有其他解决接雨水问题的方法。例如,可以使用双指针法、栈等数据结构来解决该问题。在未来的研究和实践中,我们可以进一步探究这些方法,并比较它们的优缺点,以寻找更加高效的解决方案。
详细题解:. - 力扣(LeetCode)
相关文章:
每日leetcode--接雨水
引言 接雨水问题是一个经典的算法问题,它要求我们计算给定一组不同高度的墙壁时,这些墙壁之间能够蓄积多少雨水。解决这个问题的方法有很多,其中一种常见的解法是通过辅助数组来记录每个位置的左右最大高度,并计算每个位置上方能…...
redis 性能优化一
目录 前言 尾延迟 前言 说到redis 性能优化,优化的目的是什么?提高响应,减少延迟。就要关注两点,一是尾延迟,二是Redis 的基线性能。只有指标,我们的优化,才有意义,才能做监控以及…...
柔性数组(变长数组)介绍
柔性数组简介 柔性数组,或称为可变长度数组,是一种在C语言结构体定义中使用的特殊数组,它允许结构体拥有一个可变大小的数组成员。柔性数组成员必须是结构体的最后一个成员,且它不占用结构体大小的计算,这使得可以动态…...
AMS、PMS和WMS学习链接
原文: Framework学习(三)之PMS、AMS、WMS_ams pms-CSDN博客 1:PackageMangerService(PMS)讲解博主 PMS系列我觉得csdn博主jeanboy讲的非常好,这里附上博主的博客链接jeanboy。这是一位资深级的博客专家。关于他PMS的讲…...
typedef 在枚举类型enum的使用方式
enum类型用途:为程序中的一组相关的常量取名字,以便以程序的可读性和维护性 方式一:typedef enum 变量名{E_XXXXX = 0,E_xxxx,E_XXXX_MAX }变量名_e; 方式二: typedef enum {E_xxxx = 0,E_xxxx,E_xxx_MAX}变量名_e;#include <stdio.h> typedef enum vii_vpp_mode {E_…...
DDD领域模型驱动
传统MVC架构 DDD架构: api层:api请求方式,透传【传递参数】,几个业务对应api 业务层:做编排,业务里要有哪些服务,执行顺序是什么,以及怎么做 领域层:负责领域内调用,然后领域怎么划分 Dao层:数据库操作【或者另外一个应用 数据源之类的】 遵守原则: ①允许跨层…...
基于pytest的证券清算系统功能测试工具开发
需求 1.造测试数据:根据测试需要,自动化构造各业务场景的中登清算数据与清算所需起来数据 2.测试清算系统功能: 自动化测试方案 工具设计 工具框架图 工具流程图 实现技术 python, pytest, allure, 多进程,mysql, 前端 效果 测…...
土地利用数据分类过程教学/土地利用分类/遥感解译/土地利用获取来源介绍/地理数据获取
本篇主要介绍如何对影像数据进行分类解译,及过程教学,示例数据下载链接:数据下载链接 一、背景介绍 土地是人类赖以生存与发展的重要资源和物质保障,在“人口-资源-环境-发展&#x…...
图【数据结构】
文章目录 图的基本概念邻接矩阵邻接表图的遍历BFSDFS 图的基本概念 图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构 顶点和边:图中结点称为顶点 权值:边附带的数据信息 路径 : 简单路径 和 回路: 子图:设图G {V, E}和图G1…...
整块代码自动生成、智能括号匹配……CodeGeeX编程提效,功能再升级!
CodeGeeX插件功能持续打磨,希望成为开发者更高效的智能编程工具,提高开发速度和代码质量。今天介绍VSCode中最新的v2.4.0版本插件新功能,让你在编写代码时更加得心应手。 一、新增block代码块生成的设置 CodeGeeX插件中,以往针对…...
java实现计算ROUGE-L指标(一)
ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) 是用于评估自动文摘或机器翻译的一种评估方法,其中的ROUGE-L指标是基于最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS)来计算的 我们做AI问答系统,需要一…...
LLM之RAG实战(二十九)| 探索RAG PDF解析
对于RAG来说,从文档中提取信息是一种不可避免的场景,确保从源文件中提取出有效的内容对于提高最终输出的质量至关重要。 文件解析过程在RAG中的位置如图1所示: 在实际工作中,非结构化数据比结构化数据丰富得多。如果这些海量数据无…...
C while 和 do while 区别
while 和 do while 都是 C 语言中的循环语句,它们的主要区别在于循环体执行的顺序。 while 循环首先检查循环条件,只有当条件为真时才执行循环体。因此,如果条件一开始就为假,那么循环体将永远不会执行。而如果条件一直为真&…...
力扣每日一题 在受污染的二叉树中查找元素 哈希 DFS 二进制
Problem: 1261. 在受污染的二叉树中查找元素 思路 👨🏫 灵神题解 💖 二进制 时间复杂度:初始化为 O ( 1 ) O(1) O(1);find 为 O ( m i n ( h , l o g 2 t a r g e t ) O(min(h,log_2target) O(min(h,log2targ…...
安卓Java面试题 91- 100
91. 请描述一下Intent 和 IntentFilter ?Intent是组件的通讯使者,可以在组件间传递消息和数据。 IntentFilter是intent的筛选器,可以对intent的action,data,catgory,uri这些属性进行筛选,确定符合的目标组件🚀🚀🚀🚀🚀🚀92. 阐述什么是IntentService?有何优…...
BM1684X搭建sophon c++环境
1:首先安装编译好sophon-sail 比特大陆BM1684X开发环境搭建--SOC mode-CSDN博客 2:在将之前配置的soc-sdk拷贝一份到sdk根目录,将交叉编译好的sail中的build_soc拷贝至soc-sdk文件夹内; cp -rf build_soc/sophon-sail/inlcude soc-sdk cp -rf build_soc…...
UDP通讯测试
参考资料:UNIX网络编程 实验平台:PC为client,RaspberryPi为server 基本类型和接口函数,参考man手册 #include <sys/socket.h>struct sockaddr {sa_family_t sa_family; /* Address family */char sa_data[]; /* Socket address */};#inclu…...
Linux - 进程间通信
1、进程间通信介绍 1.1、进程间通信目的 数据传输:一个进程需要将它的数据发送给另一个进程;资源共享:多个进程之间共享同样的资源;通知事件:一个进程需要向另一个或一组进程发送消息,通知它(…...
代码随想录算法训练营第七天|454. 四数相加 II
454. 四数相加 II 已解答 中等 相关标签 相关企业 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ,数组长度都是 n ,请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足: 0 < i, j, k, l < nnums1[i] nums2[j] nums3[k] nums4[l] 0 示例 …...
蓝桥杯刷题(五)
[蓝桥杯 2022 省 B] 刷题统计 题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1 提示题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1 样例 #2样例输入 #2样例输出 #2 提示 题目描述 小明决定从下周一开始努力刷题准备蓝桥杯竞赛。他计划周一至周五每天做 a a…...
【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏
文章目录 文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架 这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现,玩家控制一个角色(龙)躲避障碍物(仙人掌和乌鸦)。以下是代码的详细介绍:…...
8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...
postgresql|数据库|只读用户的创建和删除(备忘)
CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...
MySQL 8.0 OCP 英文题库解析(十三)
Oracle 为庆祝 MySQL 30 周年,截止到 2025.07.31 之前。所有人均可以免费考取原价245美元的MySQL OCP 认证。 从今天开始,将英文题库免费公布出来,并进行解析,帮助大家在一个月之内轻松通过OCP认证。 本期公布试题111~120 试题1…...
Redis数据倾斜问题解决
Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中,部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点,导致这些节点负载过高,影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...
使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统
现在,通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战,比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...
Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略
一、构建速度优化 1、升级Webpack和Node.js 优化效果:Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。原因: V8引擎优化(for of替代forEach、Map/Set替代Object)。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...
MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用
文章目录 一、背景知识:什么是 B-Tree 和 BTree? B-Tree(平衡多路查找树) BTree(B-Tree 的变种) 二、结构对比:一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree? 1. 范围查询更快 2…...
苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会
在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...
解析“道作为序位生成器”的核心原理
解析“道作为序位生成器”的核心原理 以下完整展开道函数的零点调控机制,重点解析"道作为序位生成器"的核心原理与实现框架: 一、道函数的零点调控机制 1. 道作为序位生成器 道在认知坐标系$(x_{\text{物}}, y_{\text{意}}, z_{\text{文}}…...
