讓水槽裝最多的水 Container With Most Water_Leetcode 精選75題

閱讀時間約 4 分鐘

題目敘述

題目會給我們一個隔板陣列height,代表每個隔板的高度,讓我們選取兩個隔板作為水槽的邊界,請問最多我們能裝多少水?

題目的原文敘述


測試範例

Example 1:

raw-image
Input: height = [1,8,6,2,5,4,8,3,7]
Output: 49
Explanation: The above vertical lines are represented by array [1,8,6,2,5,4,8,3,7]. In this case, the max area of water (blue section) the container can contain is 49.

Example 2:

Input: height = [1,1]
Output: 1

約束條件

Constraints:

  • n == height.length

n代表輸入陣列height的長度。

  • 2 <= n <= 10^5

height陣列長度介於2~10^5之間。

  • 0 <= height[i] <= 10^4

每片隔板的高度介於0~10^4之間。


演算法

除了第一直覺的雙層暴力法(很有可能time-out 超過平台限制)之外,還有一個優雅的雙指針two-pointers的解法。

關鍵在於,存水的關鍵,在於左、右兩邊的隔板,哪邊比較矮,矮的隔板決定了能存多少水。

舉例來說: 假如底是w,左邊隔板高度是5,右邊的隔板高度是7,那麼可以儲存的水量就是w*(5,7) = 5w,因為,任何高度超過比較矮隔板的水流,最終都會溢流出去。


示意圖

image.png

image.png


image.png

image.png


因此,我們可以建造一個two pointers雙指針的迭代演算法。

area = 橫截面面積 代表 儲水量的最大值,初始化為0

接著,left左指針初始化為0,代表最左邊的隔板index;right右指針初始化為n-1,代表最右邊的隔板。

每一回合迭代,就比較height[left], height[right]哪邊比較矮。

矮隔板的高度 * 當下的底

= 矮隔板的高度 * width

= 矮隔板的高度 * (right-left)

= 當下可以儲存的水量。假如比原本的儲水量還多,就更新為最大值。

然後,矮的那端往內收縮一格,假如右邊的隔板比較矮,就收縮右邊。同理,假如左邊的隔板比較矮,就收縮左邊。

如此反覆進行迭代,迴圈結束時,area 就代表整體儲水量的最大值。


程式碼

class Solution:
def maxArea(self, height: List[int]) -> int:

n = len(height)

left, right = 0, n-1

area = 0

for width in range(n-1, 0, -1):

if height[left] < height[right]:
area = max( area, width * height[left] )
left += 1

else:
area = max( area, width * height[right] )
right -= 1

return area

關鍵知識點

在於察覺存水多寡的關鍵,在於左、右兩邊的隔板,哪邊比較矮,
矮的隔板決定了能存多少水。


複雜度分析

時間複雜度:

雙指針從頭尾兩端向中間收縮,所需時間為O(n)

空間複雜度:

只有使用到固定大小的臨時變數,所需空間為O(1)常數級別。


Reference:

[1] Container With Most Water - LeetCode

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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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這題也算是Leetcode 上經典的DP考題之一,也是很好的DP邏輯思考練習題。 題目敘述 題目會給我們一個nums陣列,分別代表每棟房屋的價值,也就是房屋內有的現金數量。 題目敘述給的情境是假想盜賊要偷東西,限制是相鄰的兩棟房屋不能一起偷,只能選擇其中一棟,否則就會觸發警報器。 請問怎麼選
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