• 盛最多水的容器


    盛最多水的容器

    问题描述

    LeetCode 11. 盛最多水的容器
    给定一个长度为 n 的整数数组 height。有 n 条垂线,第 i 条线的两个端点是 (i, 0)(i, height[i])

    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。

    返回容器可以储存的最大水量。

    说明:你不能倾斜容器。

    解决思路

    这个问题可以使用双指针方法来解决。我们可以定义两个指针 ij,分别位于数组的起始和结束位置。然后,我们计算两个指针所指的垂线之间形成的容器的容积,并将其与当前最大容积进行比较。之后,我们将指向较短垂线的指针向内移动,因为移动较长垂线的指针不会增加容器的容积,而移动较短垂线的指针有可能增加容器的容积。

    具体解决步骤如下:

    1. 初始化指针 i 为 0,指针 jn-1,其中 n 表示数组的长度。

    2. 初始化最大容积 result 为 0。

    3. 使用循环,计算当前指针 ij 所指的垂线之间形成的容器的容积,并将其与当前最大容积 result 进行比较。

    4. 将较短垂线的指针向内移动一步,即如果 height[i] < height[j],则将指针 i 向右移动一步,否则将指针 j 向左移动一步。

    5. 继续循环,直到指针 i 大于或等于指针 j 时停止。

    6. 返回最大容积 result

    代码实现

    以下是使用Python编写的代码,实现了上述解决思路,并添加了注释以解释每个步骤:

    class Solution:
        def maxArea(self, height):
            if not height or len(height) <= 1:
                return 0
    
            i, j, result = 0, len(height) - 1, 0
    
            while i < j:
                if height[i] < height[j]:
                    result = max(result, height[i] * (j - i))
                    i += 1
                else:
                    result = max(result, height[j] * (j - i))
                    j -= 1
    
            return result
    
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    时间复杂度分析

    这个算法只需要遍历一次数组,因此时间复杂度是 O(n),其中 n 是数组的长度。

    空间复杂度分析

    这个算法只使用了常数额外空间,因此空间复杂度是 O(1)。

    结论

    盛最多水的容器问题是一个经典的双指针问题,通过使用双指针方法,我们可以高效地找到容器可以容纳的最大水量。这个算法的时间复杂度和空间复杂度都在合理范围内,适用于大多数情况。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和解决这个问题。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Geek_/article/details/133468031