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[1488. 避免洪水泛滥](#1488. 避免洪水泛滥)
1488. 避免洪水泛滥
题目描述：
你的国家有无数个湖泊，所有湖泊一开始都是空的。当第 n 个湖泊下雨前是空的，那么它就会装满水。如果第 n 个湖泊下雨前是 满的 ，这个湖泊会发生 洪水 。你的目标是避免任意一个湖泊发生洪水。
给你一个整数数组 rains ，其中：
rains[i] > 0表示第i天时，第rains[i]个湖泊会下雨。rains[i] == 0表示第i天没有湖泊会下雨，你可以选择 一个 湖泊并 抽干 这个湖泊的水。
请返回一个数组ans ，满足：
ans.length == rains.length- 如果
rains[i] > 0，那么ans[i] == -1。 - 如果
rains[i] == 0，ans[i]是你第i天选择抽干的湖泊。
如果有多种可行解，请返回它们中的 任意一个 。如果没办法阻止洪水，请返回一个 空的数组 。
请注意，如果你选择抽干一个装满水的湖泊，它会变成一个空的湖泊。但如果你选择抽干一个空的湖泊，那么将无事发生。
示例 1：
输入：rains = [1,2,3,4]
输出：[-1,-1,-1,-1]
解释：第一天后，装满水的湖泊包括 [1]
第二天后，装满水的湖泊包括 [1,2]
第三天后，装满水的湖泊包括 [1,2,3]
第四天后，装满水的湖泊包括 [1,2,3,4]
没有哪一天你可以抽干任何湖泊的水，也没有湖泊会发生洪水。示例 2：
输入：rains = [1,2,0,0,2,1]
输出：[-1,-1,2,1,-1,-1]
解释：第一天后，装满水的湖泊包括 [1]
第二天后，装满水的湖泊包括 [1,2]
第三天后，我们抽干湖泊 2 。所以剩下装满水的湖泊包括 [1]
第四天后，我们抽干湖泊 1 。所以暂时没有装满水的湖泊了。
第五天后，装满水的湖泊包括 [2]。
第六天后，装满水的湖泊包括 [1,2]。
可以看出，这个方案下不会有洪水发生。同时， [-1,-1,1,2,-1,-1] 也是另一个可行的没有洪水的方案。示例 3：
输入：rains = [1,2,0,1,2]
输出：[]
解释：第二天后，装满水的湖泊包括 [1,2]。我们可以在第三天抽干一个湖泊的水。
但第三天后，湖泊 1 和 2 都会再次下雨，所以不管我们第三天抽干哪个湖泊的水，另一个湖泊都会发生洪水。提示：
1 <= rains.length <= 1050 <= rains[i] <= 109
实现代码与解析：
贪心
cpp
class Solution {
public:
vector<int> avoidFlood(vector<int>& rains) {
int n = rains.size();
vector<int> res(n, 1); // 没雨的日子就算不抽水，也要选一个湖泊1
unordered_map<int, int> full; // <满的湖泊编号，在第几天满的>
set<int> no_rain_days; // 从小到大排序, 无水的日子，可以抽水的机会日子
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (rains[i] == 0) no_rain_days.insert(i); // 无雨，先把抽水的机会存起来
else {
res[i] = -1;
if (full.count(rains[i])) { // 已经满了，再有雨就要洪水了，用掉一次抽水机会
auto it = no_rain_days.upper_bound(full[rains[i]]); // 在满后的第一个无雨日抽水，这里是满足贪心规则，为了后面操作的最优选择
if (it == no_rain_days.end()) return {}; // 如果满后没有无水日，那么gg
res[*it] = rains[i]; // 记录结果，这天我们抽水的湖泊编号
no_rain_days.erase(it); // 这个机会用了，去除
}
full[rains[i]] = i; // 今天下雨了,灌满
}
}
return res;
}
};原理思路：
感觉注释写的非常详细了。