Day59| Leetcode 503. 下一个更大元素 II Leetcode 42. 接雨水

Leetcode 503. 下一个更大元素 II

题目链接 503 下一个更大元素 II

本题目是上一个题目加了一个循环序列,我们遇到这中循环序列时,我们要运用到取模的方法,扩大遍历长度,这里相当于将两个相同的序列连到一起,下面上代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
        vector<int> result(nums.size(),-1);
        if(nums.size() == 0){
            return result;
        }
        stack<int> st;
        st.push(0);
        
        for(int i=1;i<=nums.size()*2;i++){
            if(nums[i%nums.size()]<nums[st.top()]){
                st.push(i%nums.size());
            }else if(nums[i%nums.size()] == nums[st.top()]){
                st.push(i%nums.size());
            }else{
                while(!st.empty()&&nums[i%nums.size()]>nums[st.top()]){
                    result[st.top()] = nums[i%nums.size()];
                    st.pop();
                }
                st.push(i%nums.size());
            }
        }
        return result;
    }
};

Leetcode 42. 接雨水

题目链接 42 接雨水

本题目运用常规思路就是记录左边柱子的最高高度 和 右边柱子的最高高度,就可以计算当前位置的雨水面积,这就是通过列来计算。

当前列雨水面积:min(左边柱子的最高高度,记录右边柱子的最高高度) - 当前柱子高度。

双指针法:

为了得到两边的最高高度,使用了双指针来遍历,每到一个柱子都向两边遍历一遍,这其实是有重复计算的。我们把每一个位置的左边最高高度记录在一个数组上(maxLeft),右边最高高度记录在一个数组上(maxRight),这样就避免了重复计算。

当前位置,左边的最高高度是前一个位置的左边最高高度和本高度的最大值。

即从左向右遍历:maxLeft[i] = max(height[i], maxLeft[i - 1]);

从右向左遍历:maxRight[i] = max(height[i], maxRight[i + 1]);

下面上代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        if(height.size() == 2){//接不了雨水
            return 0;
        }
        vector<int> leftmax(height.size(),0);
        vector<int> rightmax(height.size(),0);
        int size = height.size();

        leftmax[0] = height[0];
        for(int i=1;i<size;i++){
            leftmax[i] = max(leftmax[i-1],height[i]);
        }
        rightmax[size-1] = height[size-1];
        for(int i=size-2;i>=0;i--){
            rightmax[i] = max(rightmax[i+1],height[i]);
        }
        int sum = 0;
        for(int i=0;i<size;i++){
            int count = min(leftmax[i],rightmax[i])-height[i];
            if(count>0){//当他本身是每个柱子右边或左边柱子最大高度时,count==0,这里就不做怕判断了
                sum+=count;
            }

        }
        return sum;
    }
};

看到求左边柱子的最高高度 和 右边柱子的最高高度时,就可以想到本题目可以用单调栈的方法来做,下面是思路:

取栈顶元素,将栈顶元素弹出,这个就是凹槽的底部,也就是中间位置,下标记为mid,对应的高度为height[mid](就是图中的高度1)。

此时的栈顶元素st.top(),就是凹槽的左边位置,下标为st.top(),对应的高度为height[st.top()](就是图中的高度2)。

当前遍历的元素i,就是凹槽右边的位置,下标为i,对应的高度为height[i](就是图中的高度3)。

此时大家应该可以发现其实就是栈顶和栈顶的下一个元素以及要入栈的元素,三个元素来接水!

那么雨水高度是 min(凹槽左边高度, 凹槽右边高度) - 凹槽底部高度,代码为:int h = min(height[st.top()], height[i]) - height[mid];

雨水的宽度是 凹槽右边的下标 - 凹槽左边的下标 - 1(因为只求中间宽度),代码为:int w = i - st.top() - 1 ;

当前凹槽雨水的体积就是:h * w

下面上代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        vector<int> result(height.size(),0);
        if(height.size() <= 2){
                return 0;
        }
        stack<int> st;
        st.push(0);
        int sum = 0;
        for(int i=1;i<height.size();i++){
            if(height[i]<height[st.top()]){
                st.push(i);
            }else if(height[i] == height[st.top()]){
                st.push(i);
            }else{
                while(!st.empty()&&height[i]>height[st.top()]){
                    int mid = st.top();
                    st.pop();
                    if(!st.empty()){
                        int h = min(height[st.top()],height[i])-height[mid];
                        int w = i-st.top()-1;
                        sum+=h*w;
                    }
                }


                st.push(i);
            }
            
            
        }
        return sum;
        
    }
};

end

相关推荐
南城花随雪。11 分钟前
单片机:实现FFT快速傅里叶变换算法(附带源码)
单片机·嵌入式硬件·算法
dundunmm26 分钟前
机器学习之scikit-learn(简称 sklearn)
python·算法·机器学习·scikit-learn·sklearn·分类算法
古希腊掌管学习的神26 分钟前
[机器学习]sklearn入门指南(1)
人工智能·python·算法·机器学习·sklearn
波音彬要多做28 分钟前
41 stack类与queue类
开发语言·数据结构·c++·学习·算法
KpLn_HJL1 小时前
leetcode - 2139. Minimum Moves to Reach Target Score
java·数据结构·leetcode
互联网杂货铺1 小时前
Postman接口测试:全局变量/接口关联/加密/解密
自动化测试·软件测试·python·测试工具·职场和发展·测试用例·postman
程序员老冯头3 小时前
第十五章 C++ 数组
开发语言·c++·算法
AC使者7 小时前
5820 丰富的周日生活
数据结构·算法
cwj&xyp8 小时前
Python(二)str、list、tuple、dict、set
前端·python·算法
古木20198 小时前
前端面试宝典
前端·面试·职场和发展