【LeetCode力扣】42. 接雨水

拼搏现实的明天。 2024-02-20 10:05 30阅读 0赞

**目录**

1、题目介绍

2、解题思路

2.1、暴力破解法

2.2、双指针法

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## 1、题目介绍 ##

原题链接： [42. 接雨水 - 力扣（LeetCode）][42. _ - _LeetCode]

![c3eda30f655d48449372bbbf549d0a85.png][]

**示例 1：**

![709dbae2be4d4165bf481d7869893cb0.png][]

> **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

## 2、解题思路 ##

![3b713293ad784f3ca1245d4bec32c883.png][]

### 2.1、暴力破解法 ###

> 首先看到这题的第一反应就是，通过每层遍历去找出蓝色块（即水块）。
> 
> 只要找到每一层的边界，再通过**右边界right - 左边界left + 1**即可得出该层（蓝色块与黑色块）的总和，再通过遍历去掉黑色块，就能够得出单层的水块，最终将每一层水块累加则得出结果。

图解说明：

> **第一层：**
> 
> 通过计算找出**第一层**的边界，可以发现第一层的边界规律是，只要左边界left从左往右找到第一个大于等于1的柱子，即是**左边界**；而右边界right从右往左找到第一个大于等于1的柱子，即为**右边界。再通过right - left + 1（即11-1+1 = 11）得到第一层所有所有区域总和len，然后从left进行遍历数组到right ，只要当前值大于等于1，则len自减1。最后减完之后得出的len即为第一层水块数。**

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> **第二层：**
> 
> 同理，只要左边界left从左往右找到第一个大于等于2的柱子，即是**左边界**；而右边界right从右往左找到第一个大于等于2的柱子，即为**右边界。再通过right - left + 1（即8）得到第二层所有所有区域总和len，然后从left进行遍历数组到right ，只要当前值大于等于2，则len自减1。最后减完之后得出的len即为第二层水块数。**

![3c0942920ccb474787d3be9478bc3fff.png][]

> **第三层 ：**
> 
>  **当边界left < right 时，循环结束，此时第三层的left等于right，直接退出循环，不需要计算。**

![bb98b9af9e6048fc96431d93ae69861e.png][]

**代码实现：**

> 其中：
> 
> **heightMax**方法用于计算整个数组的最大值，也就是最大层数，最大层数有多少，就需要遍历多少次。
> 
> **layerNumber**方法用于计算每一层的水块个数。

class Solution {
        public int trap(int[] height) {
            int left = 0;
            int right = height.length - 1;
            int sum = 0;
            int max = heightMax(height);   //计算出最大层数
            for(int i = 1; i <= max; i++) {  //几层就循环几次
                if(left < right) {
                    while(height[left] < i) {   //找出左边界
                        left++;
                    }
                    while(height[right] < i) {  //找出右边界
                        right--;
                    }
                    int ret = layerNumber(height,left,right,i);  //计算该层的水块
                    sum += ret;  //sum记录水块个数
                }
            }
            return sum;
        }
    
        public int heightMax(int[] arr) {
            int max = arr[0];
            for(int i = 1; i < arr.length; i++) {
                max = max > arr[i] ? max : arr[i];
            }
            return max;
        }
    
        signal是当前所在层数
        public int layerNumber(int[] arr, int left, int right, int signal) {   
            int len = right - left + 1;   //画图理解+1
            for(int i = left; i <= right; i++) {
                if(arr[i] >= signal) {
                    len--;
                }
            }
            return len;
        }
    }

> 但是由于是暴力破解，每层都需要依次遍历，因此时间复杂度和空间复杂度非常高。

![325e24f2eeda4ca3ac0e7984572b9c62.png][]

下面给大家讲解一个巧妙运用**双指针**在**动态规划**下快速计算出结果的算法。

### 2.2、双指针法 ###

> leftMax用于记录当前左指针left经过的最大高度，同理rightMax用于记录当前左指针right经过的最大高度。
> 
> 下标 i 处能否接水以及接到水的数量其实取决于**左指针left到 i 时所经过的最大高度leftMax与右指针right到 i 时所经过的最大高度rightMax它们之间的较小值。**

> **例如：**
> 
> 下标5处，它能接到水的数量是**leftMax和rightMax的最小值**减去**下标 i 的高度。**

![782722870c2f460e901a85185a8c1ce8.png][]

> 再例如：
> 
> 下标9处，它能接到水的数量是**leftMax和rightMax的最小值**减去**下标 i 的高度。**

![a5ad87c73b614ad8be0302ceba44b9b9.png][]

**代码实现：**

class Solution {
        public int trap(int[] height) {
            int left = 0;
            int right = height.length - 1;
            int leftMax = 0;
            int rightMax = 0;
            int sum = 0;
            while(left < right) {
                leftMax = Math.max(leftMax,height[left]);  //每次循环前判断最大值
                rightMax = Math.max(rightMax,height[right]); //每次循环前判断最大值
                //谁小移动谁，并且移动前计算当前位置与最大高度的差值,差值即水量数。
                if(leftMax > rightMax) {     
                    sum += rightMax - height[right];
                    right--;
                }else{    //相等时移动哪一个都可以，这里移动left
                    sum += leftMax - height[left];
                    left++;
                }
            }
            return sum;
        }
    }

**复杂度分析：**

> **时间复杂度：**O(n)，其中 n 是数组 height 的长度。两个指针的移动总次数不超过 n。
> 
> **空间复杂度：**O(1)。只需要使用常数的额外空间。
> 
> 使用该方法能够大大降低时间复杂度。

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