C++LeetCode 구현(42.빗물 수집)

[LeetCode]42.빗물 모 으 기
Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining.

The above elevation map is represented by array [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]. In this case, 6 units of rain water (blue section) are being trapped. Thanks Marcos for contributing this image!
Example:
Input: [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
Output: 6
이 빗물 모 으 기 문제 랑 그 거 랑.  Largest Rectangle in Histogram  유사 하지만 다른 방법 이 있 습 니 다.먼저 방법 을 살 펴 보 겠 습 니 다.이 방법 은 동적 계획 Dynamic Programming 을 바탕 으로 1 차원 dp 배열 을 유지 하 는 것 입 니 다.이 DP 알고리즘 은 두 번 의 배열 을 옮 겨 다 녀 야 합 니 다.첫 번 째 는 dp[i]에 i 위치 왼쪽 의 최대 치 를 저장 한 다음 에 두 번 째 로 배열 을 옮 겨 다 니 고 두 번 째 는 오른쪽 최대 치 를 찾 아야 합 니 다.그 다음 에 왼쪽 의 최대 값 과 비교 하여 그 중의 작은 값 을 취한 다음 에 현재 값 A[i]에 비해 현재 값 보다 크 면 차 이 를 결과 에 저장 합 니 다.코드 는 다음 과 같 습 니 다.
C++해법 1:

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        int res = 0, mx = 0, n = height.size();
        vector<int> dp(n, 0);
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            dp[i] = mx;
            mx = max(mx, height[i]);
        }
        mx = 0;
        for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
            dp[i] = min(dp[i], mx);
            mx = max(mx, height[i]);
            if (dp[i] > height[i]) res += dp[i] - height[i];
        }
        return res;
    }
};

자바 해법 1:

public class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        int res = 0, mx = 0, n = height.length;
        int[] dp = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            dp[i] = mx;
            mx = Math.max(mx, height[i]);
        }
        mx = 0;
        for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
            dp[i] = Math.min(dp[i], mx);
            mx = Math.max(mx, height[i]);
            if (dp[i] - height[i] > 0) res += dp[i] - height[i];
        }
        return res;
    }
}

다시 한 번 보면 한 번 만 옮 겨 다 니 면 되 는 해법 을 볼 수 있 습 니 다.이 알고리즘 은 left 와 right 두 지침 이 각각 배열 의 첫 번 째 위 치 를 가리 키 고 양쪽 에서 중간 으로 스 캔 해 야 합 니 다.현재 두 지침 이 확 정 된 범위 에서 먼저 두 끝 을 비교 하여 작은 값 을 찾 아야 합 니 다.만약 에 작은 값 이 left 가 가리 키 는 값 이 라면 왼쪽 에서 오른쪽으로 스 캔 합 니 다.만약 에 작은 값 이 right 가 가리 키 는 값 이 라면오른쪽 에서 왼쪽으로 스 캔 합 니 다.만약 에 만난 값 이 작은 값 보다 작 으 면 차 이 를 결과 에 저장 합 니 다.만약 에 만난 값 이 크 면 새로운 창 범 위 를 다시 확인 합 니 다.이 를 통 해 left 와 right 지침 이 겹 칠 때 까지 유추 합 니 다.코드 는 다음 과 같 습 니 다.
C++해법 2:

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        int res = 0, l = 0, r = height.size() - 1;
        while (l < r) {
            int mn = min(height[l], height[r]);
            if (mn == height[l]) {
                ++l;
                while (l < r && height[l] < mn) {
                    res += mn - height[l++];
                }
            } else {
                --r;
                while (l < r && height[r] < mn) {
                    res += mn - height[r--];
                }
            }
        }
        return res;
    }
};

자바 해법 2:

public class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        int res = 0, l = 0, r = height.length - 1;
        while (l < r) {
            int mn = Math.min(height[l], height[r]);
            if (height[l] == mn) {
                ++l;
                while (l < r && height[l] < mn) {
                    res += mn - height[l++];
                }
            } else {
                --r;
                while (l < r && height[r] < mn) {
                    res += mn - height[r--];
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

우 리 는 위의 해법 을 더욱 최적화 시 켜 더욱 간결 하 게 할 수 있다.
C++해법 3:

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        int l = 0, r = height.size() - 1, level = 0, res = 0;
        while (l < r) {
            int lower = height[(height[l] < height[r]) ? l++ : r--];
            level = max(level, lower);
            res += level - lower;
        }
        return res;
    }
};

자바 해법 3:

public class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        int l = 0, r = height.length - 1, level = 0, res = 0;
        while (l < r) {
            int lower = height[(height[l] < height[r]) ? l++ : r--];
            level = Math.max(level, lower);
            res += level - lower;
        }
        return res;
    }
}

아래 의 이런 해법 은 stack 으로 하 는 것 입 니 다.블 로 거들 은 처음에 이 문제 의 tag 와 stack 을 알 아차 리 지 못 했 기 때문에 앞으로 정리 할 때 라벨 에 신경 을 써 야 합 니 다.사실은 stack 의 방법 으로 블 로 거들 은 쉽게 이해 할 수 있다.사고방식 은 고 도 를 옮 겨 다 니 는 것 이다.만약 에 이때 창고 가 비어 있 거나 현재 높이 가 창고 꼭대기 높이 보다 작 으 면 현재 높이 의 좌 표를 창고 에 눌 러 넣 는 것 이다.여기 서 고 도 를 창고 에 직접 눌 러 넣 지 않 고 좌 표를 창고 에 눌 러 넣 으 면 나중에 수평 거 리 를 계산 하 는 데 편리 하 다.창고 꼭대기 보다 높이 가 높 을 때 구덩이 가 존재 할 수 있 고 빗물 을 담 을 수 있다 는 뜻 이다.이때 창고 안에 적어도 하나의 높이 가 있 습 니 다.만약 에 하나 밖 에 없 으 면 구 덩이 를 형성 하지 못 하고 바로 넘 어 갑 니 다.만약 에 하나 가 남 으 면 이때 창고 꼭대기 요 소 를 구덩이 로 삼 습 니 다.새로운 창고 꼭대기 요 소 는 왼쪽 경계 입 니 다.현재 높이 는 오른쪽 경계 입 니 다.이들 이 비교적 작은 것 을 취하 면 구덩이 의 높이 를 빼 면 길 이 는 오른쪽 경계 좌표 에서 왼쪽 경계 좌 표를 빼 고 1 을 줄 이 는 것 입 니 다.두 사람 이 곱 하면 물 을 담 는 것 입 니 다.코드 는 다음 과 같 습 니 다.
C++해법 4:

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        stack<int> st;
        int i = 0, res = 0, n = height.size();
        while (i < n) {
            if (st.empty() || height[i] <= height[st.top()]) {
                st.push(i++);
            } else {
                int t = st.top(); st.pop();
                if (st.empty()) continue;
                res += (min(height[i], height[st.top()]) - height[t]) * (i - st.top() - 1);
            }
        }
        return res;
    }
};

자바 해법 4:

class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        Stack<Integer> s = new Stack<Integer>();
        int i = 0, n = height.length, res = 0;
        while (i < n) {
            if (s.isEmpty() || height[i] <= height[s.peek()]) {
                s.push(i++);
            } else {
                int t = s.pop();
                if (s.isEmpty()) continue;
                res += (Math.min(height[i], height[s.peek()]) - height[t]) * (i - s.peek() - 1);
            }
        }
        return res;
    }
}

여기 서 C++실현 LeetCode(42.빗물 수집)에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 관련 C++실현 빗물 수집 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 도 많은 응원 부 탁 드 리 겠 습 니 다!